This study aimed to assess how multimodal large language models (MLLM) diagnose and differentiate Pentosan Polysulfate (PPS) Maculopathy from other phenotypic mimics. A retrospective review of clinical records and multimodal retinal imaging was conducted with patients from the Shiley Eye Institute and Casey Eye Institute. Four MLLMs (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Pro, Perplexity Llama 3.1 Sonar/Default) along with human retinal specialists answered prompts based on retinal imaging and demographic data. Performance was evaluated using accuracy, sensitivity and specificity est…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Classical Chinese translation presents significant challenges: manual methods suffer from high costs and inconsistent quality, while both traditional machine translation and approaches relying solely on Large Language Models often fail to adequately capture intricate semantic nuances and cultural specificities. To overcome these limitations, this study proposes an LLM-driven multi-agent framework that decomposes translation into word-level interpretation, paragraph-level generation, and multi-dimensional review, integrating a specialized Key Word Interpretation Database, Retrieval-Augmented Ge…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The accurate modelling of video memorability, or the intrinsic properties that render a piece of audiovisual content more likely to be remembered, will facilitate the development of automatic systems that are more efficient in retrieving, classifying and generating impactful media. Recent studies have indicated a strong correlation between the visual semantics of video and its memorability. This underscores the importance of developing advanced visual comprehension abilities to enhance model performance. It has been demonstrated that Large Vision-Language Models (LVLMs) demonstrate exceptional
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Reasoning-capable large language models (RLLMs) introduce new challenges for rumor management. While standard LLMs have been studied, the behaviors of RLLMs in rumor generation, detection, and debunking remain underexplored. This study evaluates four open-source RLLMs-DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B, QwQ-32B, and GLM-Z1-Air-across these tasks under zero-shot, chain-of-thought, and few-shot prompting. Results reveal three key findings. First, RLLMs frequently complied with rumor-generation requests, rationalizing them as harmless tasks, which highlights important safety risks. Second, in rumor det…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Traditional drug discovery suffers from low efficiency and high attrition rates, largely due to the complexity and heterogeneity of human diseases. Omics technologies offer a systems-level perspective for uncovering disease mechanisms and identifying therapeutic targets, but present challenges such as high dimensionality, noise, and heterogeneity. Large language models (LLMs), originally developed for natural language processing, are emerging as powerful tools to address these issues by capturing complex patterns and inferring missing information from large, noisy datasets. We present a three-…
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The rapid integration of Large Language Models (LLMs) into healthcare necessitates a rigorous evaluation of their performance in specialized medical fields. In metabolic bariatric surgery (MBS), LLMs have the potential to revolutionize education and clinical support, yet their accuracy and reliability are not well-established. This study provides a critical assessment of the capabilities of current LLMs in the context of MBS. METHODS: This cross-sectional validation study assessed the performance of six LLMs (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4o, Gemini, Copilot, GROK, and DeepSeek) in answerin…
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Today, the problem of using social media to spread false information is not only widespread but also quite serious. The extensive disseminat … propose a novel multi-stage transfer learning framework that leverages the strengths of pre-trained large language models, particularly RoBERTa, tailored specifically for fake news detection in limited data scenarios. Unlike prior studies which primarily rely on standard fine-tuning, our approach introduces a systematic comparison of word embedding techniques such as W …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: The Bosniak classification system is widely used to assess malignancy risk in renal cystic lesions, yet inter-observer variability poses significant challenges. Large language models (LLMs) may offer a standardized approach to classification when provided with textual descriptions, such as those found in radiology reports.
OBJECTIVE: This study evaluated the performance of five LLMs-GPT‑4 (ChatGPT), Gemini, Copilot, Perplexity, and NotebookLM-in classifying renal cysts based on synthetic textual descriptions mimicking CT report content.
METHODS: A synthetic dataset of 100 diagnos…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIM: To evaluate the ability of large language models (LLMs) to produce patient education materials for myopic children and their parents.
METHODS: Thirty-five common myopia-related questions were used with two distinct prompts to produce responses aimed at adults (Prompt A) and children (Prompt B). Five ophthalmologists evaluated the responses using a 5-point Likert scale for correctness, completeness, conciseness, and potential harm. Readability was assessed via Flesch-Kincaid scores. The Kruskal-Wallis and Mann-Whitney U tests were used to identify significant differences in LLM performanc…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIM: To investigate the capabilities of large language models (LLM) for providing information and diagnoses in the field of neuro-ophthalmology by comparing the performances of ChatGPT-3.5 and -4.0, Bard, and Bing.
METHODS: Each chatbot was evaluated for four criteria, namely diagnostic success rate for the described case, answer quality, response speed, and critical keywords for diagnosis. The selected topics included optic neuritis, non-arteritic anterior ischemic optic neuropathy, and Leber hereditary optic neuropathy.
RESULTS: In terms of diagnostic success rate for the described cases, …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIMS: To evaluate the quality of responses from large language models (LLMs) to patient-generated conjunctivitis questions.
METHODS: A two-phase, cross-sectional study was conducted at the Eye and ENT Hospital of Fudan University. In phase 1, four LLMs (GPT-4, Qwen, Baichuan 2 and PaLM 2) responded to 22 frequently asked conjunctivitis questions. Six expert ophthalmologists assessed these responses using a 5-point Likert scale for correctness, completeness, readability, helpfulness and safety, supplemented by objective readability analysis. Phase 2 involved 30 conjunctivitis patients who inte…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIM: To assess the possibility of using different large language models (LLMs) in ocular surface diseases by selecting five different LLMS to test their accuracy in answering specialized questions related to ocular surface diseases: ChatGPT-4, ChatGPT-3.5, Claude 2, PaLM2, and SenseNova.
METHODS: A group of experienced ophthalmology professors were asked to develop a 100-question single-choice question on ocular surface diseases designed to assess the performance of LLMs and human participants in answering ophthalmology specialty exam questions. The exam includes questions on the following to…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Astringency, a sensory experience causing mouth dryness, significantly impacts the taste of foods such as wine and tea, and astringent molec … ising 238 molecules; (2) the development of a Ligand-Based Prediction (LBP) framework that combines large language models, deep learning, and traditional machine learning for enhanced molecular and peptide prediction; (3) an astringency predictor achieving 0.95 accuracy and 0.90 AUC, validated through electronic tongue measurements; (4) antibacterial predictors for mol …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Dry eye disease (DED) is an exceedingly common diagnosis in patients, yet recent analyses have demonstrated patient education materials (PEMs) on DED to be of low quality and readability. Our study evaluated the utility and performance of three large language models (LLMs) in enhancing and generating new patient education materials (PEMs) on dry eye disease (DED).
SUBJECTS/METHODS: We evaluated PEMs generated by ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Gemini Advanced, using three separate prompts. Prompts A and B requested they generate PEMs on DED, with Prompt B specifying a 6th-grade…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Structured reporting (SR) has long been a goal in radiology to standardize and improve the quality of radiology reports. Despite evidence that SR reduces errors, enhances comprehensiveness, and increases adherence to guidelines, its widespread adoption has been limited. Recently, large language models (LLMs) have emerged as a promising solution to automate and facilitate SR. Therefore, this narrative review aims to provide an overview of LLMs for SR in radiology and beyond. We found that the current literature on LLMs for SR is limited, comprising ten studies on the generative pre-trained tran…
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: MRI is critical for diagnosing lumbar spine disorders but its complexity challenges diagnostic accuracy. This study proposes a BERT-based large language model (LLM) to enhance precision in classifying lumbar spine disorders through the integration of MRI data, textual reports, and numerical measurements.
METHODS: The segmentation quality of MRI data is evaluated using dice coefficients (cut-off: 0.92) and intersection over union (IoU) metrics (cut-off: 0.88) to ensure precise anatomical feature extraction. The CNN extracts key lumbar spine features, such as lumbar lordotic angle (
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Efficient, validated frailty screening tools are needed to identify high-risk older adults. The electronic frailty index (eFI), derived from diagnostic codes, may under-capture functional deficits, such as those documented in physical therapy (PT) notes. OBJECTIVE: This study evaluated the performance of a standard eFI and an enhanced eFI— augmented with deficits extracted from PT notes using a large language model (LLM)—against a geriatrician-performed frailty index based on a comprehensive geriatric assessment (FI-CGA). DESIGN: Retrospective cross-sectional study. PARTICIPANTS: A
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
We present a comprehensive map of the metabolomics research landscape, synthesizing insights from over 80,000 publications. Using PubMedBERT, we transformed abstracts into 768-dimensional embeddings that capture the nuanced thematic structure of the field. Dimensionality reduction with t-SNE revealed distinct clusters corresponding to key domains, such as analytical chemistry, plant biology, pharmacology, and clinical diagnostics. In addition, a neural topic modeling pipeline refined with GPT-4o mini reclassified the corpus into 20 distinct topics─ranging from "Plant Stress Response Mechanisms
СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Psychedelics were used for centuries in healing and spiritual rituals, long before the mid-20th century when they became subjects of biomedical research. Although initial trials generated optimism, these were quickly overshadowed by sensationalist media coverage and political backlash. Following decades of inactivity, research on compounds including 3,4-methylenedioxymethamphetamine (MDMA) has resurged, along with the media attention. Investigating this growing interest, Bender et al employed a large-language model, validated against human raters, to analyse 25 years of media articles (2000-20
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования