PURPOSE: To evaluate text-only versus vision-enabled performance of late-2025 large language models (LLMs) on the Japan Diagnostic Radiology Board Examination (JDRBE) and compare model performance with newly board-certified radiologists.
MATERIALS AND METHODS: Image-based questions from the JDRBE 2021 and 2023–2025 were collected, and ground truth answers were determined by expert consensus. Four commercial multimodal LLMs were evaluated: Gemini 2.5 Pro (March 2025, baseline), Gemini 3 Pro, GPT-5.1, and Claude Opus 4.5 (all released in November 2025). Each question was answered with image inp…
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.
Approximately one-fifth of patients with acute pancreatitis (AP) develop severe forms, which are associated with high mortality rates, making early prediction of severity crucial for effective patient management. In this study, we present APSevLM (Acute Pancreatitis Severity Language Model), a large language model (LLM)-based approach that integrates admission-time clinical data, imaging reports, and expert knowledge to predict AP severity at an early stage. Through a comprehensive evaluation using data from over five hundred patients, APSevLM outperforms traditional scoring systems (BISAP and
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.
While the potential of Artificial Intelligence (AI)-particularly Natural Language Processing (NLP) models-for detecting symptoms of depression from text has been vastly researched, only a few studies examine such potential for the detection of social anxiety symptoms. We investigated the ability of the large language model (LLM) GPT-4 to correctly infer social anxiety symptom strength from transcripts obtained from semi-structured interviews. N = 51 adult participants were recruited from a convenience sample of the German population. Participants filled in a self-report questionnaire on social
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.
Background: Papilledema, an ophthalmic finding associated with increased intracranial pressure, is often induced by dermatological medicatio … sNet model and human ophthalmologists. These findings underscore the distinction between generalist large language models and specialized diagnostic AI: while GPT-4o is not optimized for ophthalmic imaging, its accessibility, adaptability, and rapid evolution highlight its potential as a future adjunct in clinical screening, particularly in underserved settings. These …
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
Accurate protein family classification is essential since proteins within the same family share conserved structural domains and biochemical functions that deter mine their biological roles. G protein-coupled receptors (GPCRs) represent one of the largest and most diverse protein families in eukaryotes, serving as targets for ap proximately 35% of FDA-approved drugs. While traditional sequence alignment methods, such as BLAST, provide foundational tools for identifying homologous sequences, they exhibit limited accuracy in distinguishing closely related GPCR families with low sequence homology
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.
Sepsis, a life-threatening organ dysfunction, is a clinical syndrome triggered by acute infection and affects over 1 million Americans every year. Untreated sepsis can progress to septic shock and organ failure, making sepsis one of the leading causes of morbidity and mortality in hospitals. Early detection of sepsis and timely antibiotics administration is known to save lives. In this work, we design a sepsis prediction algorithm based on data from electronic health records (EHR) using a deep learning approach. While most existing EHR-based sepsis prediction models utilize structured data inc
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Reliable drug-indication knowledge is essential for clinical decision support and pharmacovigilance, yet manual curation is labor-intensive and difficult to scale. This study evaluated nine natural language processing approaches to extract therapeutic indications from FDA Structured Product Labels, benchmarking against 1,838 manually curated indication statements from twenty commonly prescribed medications. Methods included dictionary-based matching (QuickUMLS), a biomedical-pretrained transformer (PubMedBERT), and seven large language models spanning general-purpose and medical domain-special…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
Cognitive neuropsychological models (CNMs) have been useful to generate a theory of aphasia rehabilitation. In contrast to the traditional syndrome approach, CNMs employ cognitive accounts to interpret language disturbances after brain damage. In this article, we apply CNMs to monolingual Spanish and bilingual Spanish-English readers with acquired dyslexia whose first language is Spanish. Although there are many studies of acquired dyslexia (reading errors associated with aphasia), they primarily have focused on English and French readers. Similar investigations on Spanish readers are limited.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
OBJECTIVE: To systematically evaluate the diagnostic accuracy, educational utility, and communication potential of generative AI, particularly Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, in otolaryngology.
DATA SOURCES: A comprehensive search of PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore identified English-language peer-reviewed studies from January 2022 to March 2025.
REVIEW METHODS: Eligible studies evaluated text-based generative AI models used in otolaryngology. Two reviewers screened and assessed studies using JBI and QUADAS-2 tools. A random-effects meta-analysis was con…
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) models trained on audio data may have the potential to rapidly perform clinical tasks, enhancing … health, initial experiments on data quality and multiple case studies are presented in this report. Large language models (LLMs) were used to compare transcribed Voice EHR data with data (from the same patients) collected through conventional techniques like multiple choice questions. Information contained in the Voice EHR samples was consistently rated as equally or m …
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.
P300-based speller brain computer interfaces (BCIs) provide promising communication solutions for individuals with severe motor impairments, such as those with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). However, existing P300 spellers are constrained by slow typing speed and limited efficiency. Here, we present ChatBCI-Assist, an intent-based P300 speller that integrates a locally deployed large language model (LLM), fine-tuned for the task at hand, and a graphical user interface (GUI) designed for efficient message composition, while incorporating an adaptive stopping strategy for key selection, to
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.
The COVID-19 pandemic accelerated the use of telemedicine and revealed persistent barriers in rural primary healthcare, especially among older adults and caregivers. This study proposes an LLM-mediated smart tele-primary-care framework to support respiratory infection monitoring in underserved communities of Córdoba, Colombia. The framework is based on caregiver-centered teleconsultation, remote monitoring, preventive education, structured symptom reporting, risk-based teletriage, and clinician-supervised digital support. The LLM functions as a controlled conversational interface to collect sy
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.
Clinical AI systems' lack of interpretability limits their adoption in evidence-based medicine. To address this challenge, we propose a computational framework that harnesses generative AI's medical knowledge to create interpretable structural causal models (SCMs) for clinical decision support, quality improvement evaluation, and population health management. We evaluated our approach through a case study using data from the Midwest Healthcare Conference Causal Diagram Challenge, where we compared transformer-based large language models against human performance on a complex causal reasoning t…
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.
The treatment of prostate cancer (PCa) continues to pose substantial clinical challenges. The use of large language models (LLMs) to identify the key molecular determinants of PCa progression, followed by experimental biological validation, helps uncover novel therapeutic targets. We developed hierarchical knowledge-guided LLM for risk gene identification (HKLLM-RG), a PCa risk gene identification method. Among the candidate genes identified, ALKBH5 emerged as particularly noteworthy in the analysis. Reduced expression of ALKBH5 correlated with aggressive clinical features and significantly re…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
This paper presents two complementary studies on the impact of neurodivergent conditions such as autism, AD(H)D, dyslexia/dyscalculia and giftedness on well-being. In Study 1, survey data from 2157 participants in a true probabilistic sample of Dutch households show that respondents with autism and ADHD report significantly lower life satisfaction and higher levels of stress and maladjustment than neurotypical peers. Other conditions present more nuanced patterns. Study 2 builds on Self-Determination Theory and uses Large Language Models (LLMs) to analyse 2214 Reddit life stories, evaluating t…
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: HER2 immunohistochemistry (IHC) plays a central role in therapeutic decision-making for breast cancer. However, interpretation of equivocal (2+) IHC results remains challenging and is subject to interobserver variability, necessitating reflex in situ hybridization testing. This study evaluated the diagnostic performance and reproducibility of ChatGPT-4o, a general-purpose large language model, in scoring HER2 IHC in breast cancer cases initially classified as IHC 2+.
METHODS: We retrospectively analyzed 81 formalin-fixed, paraffin-embedded invasive carcinoma of no special type (NS
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.
OBJECTIVES: Patients with rheumatic diseases frequently turn to online sources for medical information. Large language models, such as ChatGPT, may offer an accessible alternative to conventional patient‑education resources; however, their reliability remains poorly explored. We conducted an exploratory, descriptive comparison to examine whether ChatGPT-4 might provide responses comparable to those of experts.
METHODS: Seventy-six psoriatic arthritis (PsA) patients generated 32 questions (296 selections) grouped into 6 themes. Each question was answered by ChatGPT-4 and by 12 Italian PsA spec…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод 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.
OBJECTIVE: Natural language processing (NLP) can identify cohorts of patients with inflammatory bowel disease (IBD) from free text. However, … er representations from transformers (BERT) models (distilBERT, BioclinicalBERT, RoBERTa), and five large language models (LLMs): (Mistral-Instruct-v0.3-7B, M42-Health/Llama-v3-8B, Deepseek-R1-Distill-Qwen-v2.5-32B, Qwen-v3-32B, and Deepseek-R1-Distill-Llama-v3-70B). Models were comparatively evaluated based on full confusion matrices, time/environmental costs, fairnes …
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.
BACKGROUND: Emotion regulation is a key construct in mental health, yet existing measures differ in conceptual coverage, with some focusing on specific strategies or regulatory difficulties rather than broader cognitive, behavioral, and contextual regulation processes. This study aimed to develop an Emotion Regulation Scale (ERS) grounded in Gross's Process Model, using large language models (LLMs) as assistive tools within an established psychometric framework.
METHOD: This cross-sectional study included 743 adults recruited through convenience sampling. Participants were randomly divided in…
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.
OBJECTIVES: Early and accurate detection of head and neck squamous cell carcinoma and the subset of oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) is essential for the therapy and the prognosis of patients. Computer tomography (CT) is the primary imaging modality and is currently evaluated manually by radiologists and head and neck oncologists. Since image recognition in the form of artificial intelligence (AI) was introduced recently with the large language model (LLM) ChatGPT-4V, this exploratory study for the first time evaluates the application of image recognition by ChatGPT in interpretin
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