BACKGROUND: Machine learning models have been deployed to assess the zoonotic spillover risk of viruses by identifying their potential for human infectivity. However, the lack of comprehensive datasets for viral infectivity poses a major challenge, limiting the predictable range of viruses.
METHODS: In this study, we address this limitation through two key strategies: constructing expansive datasets across 26 viral families and developing the BERT-infect model, which leverages large language models pre-trained on extensive nucleotide sequences.
RESULTS: Here we show that our approach substan…
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.
Multimorbidity is strongly associated with mortality, but existing comorbidity indices often generalize poorly across populations because they depend on fixed disease lists and context-specific weights. We developed the large-language-model-based multimorbidity score (LLM-MMS), a prompt-based large-language-model-derived multimorbidity phenotype score, as a bio-inspired artificial intelligence score for human-machine clinical risk stratification and evaluated it for all-cause mortality prediction in 770,439 adults from 9 international longitudinal cohorts. Harmonized participant-level data wer
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.
Unified Modeling Language (UML) diagrams are widely used in software engineering education and practice. However, research on real-world UML usage has been constrained by the limited availability of large-scale, openly accessible, and structurally annotated diagram collections, with existing resources differing in size, format, and the absence of per-diagram type labels. To address this gap, this data article presents a collection of 143,427 UML diagrams in PlantUML notation, mined from open-source software repositories indexed by the World of Code (WoC) infrastructure. The data pipeline ident
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 craniofacial region contains skin, bones, cartilage, the temporomandibular joint (TMJ), teeth, periodontal tissues, mucosa, salivary glands, muscles, nerves, and blood vessels. Applying tissue engineering therapeutically helps replace lost tissues after trauma or cancer. Despite recent advances, it remains essential to standardize and validate the most appropriate animal models to effectively translate preclinical data to clinical situations. Therefore, this review focused on applying various animal models in craniofacial tissue engineering and regeneration. This research was based on PubM
СтатьяОбзорПолный 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.
BACKGROUND: This study aimed to evaluate the compliance with guidelines, clinical safety, and applicability of ChatGPT-5 responses in obstetric and gynecological emergency scenarios. With the increasing role of AI-powered large language models (LLMs) in healthcare, there is a need to examine their performance in obstetric emergencies systematically.
METHODS: This study was designed as a prospective, scenario-based, double-blind study. A total of 15 obstetric and gynecologic emergency scenarios were created based on the literature and current international guidelines (ACOG, RCOG, WHO). Five st…
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.
We argue that the educational and psychological sciences must embrace the diversity of reading rather than chase the phantom of normal reading behavior. We critically discuss the research practice of asking participants in experiments to read "normally." We then draw attention to the large cross-cultural and linguistic diversity around the world and consider the enormous diversity of reading situations and goals. Finally, we observe that people bring a huge diversity of brains and experiences to the reading task. This leads to four implications: First, there are important lessons for how to co
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.
Artificial intelligence (AI) has become a major area of ophthalmic innovation, with a rapidly expanding literature, yet routine clinical ado … yment, workflow implementation, and economic evaluation. We also consider how foundation models and large language models alter evidence requirements because outputs can depend on prompts, retrieved context, tools, and model versions. For glaucoma, retinal disease management, retinopathy of prematurity, anterior segment applications, and automated reporting, evidence r …
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.
Large Reasoning Models (LRMs) significantly improve the reasoning ability of Large Language Models (LLMs) by learning to reason, exhibiting promising performance in solving complex tasks. However, their deliberative reasoning process leads to inefficiencies in token usage, memory consumption, and inference time. Thus, this survey provides a review of efficient inference methods designed specifically for LRMs, focusing on mitigating token inefficiency while preserving the reasoning quality. The overview structure of this paper is shown in Figure 1. First, we introduce a taxonomy to group the 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.
MOTIVATION: The development of deep, bidirectional transformers such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) led to an outperformance of several Natural Language Processing (NLP) benchmarks. Especially in radiology, large amounts of free-text data are generated in daily clinical workflow. These report texts could be of particular use for the generation of labels in machine learning, especially for image classification. However, as report texts are mostly unstructured, advanced NLP methods are needed to enable accurate text classification. While neural networks can be
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.
OBJECTIVES: Police routinely collect unstructured narrative reports of their interactions with civilians. These accounts have the potential to reveal the extent of police engagement with vulnerable populations. We test whether large language models (LLMs) can effectively replicate human qualitative coding of these narratives-a task that would otherwise be highly resource intensive.
METHODS: Using publicly available narrative reports from Boston Police Department, we compare human-generated and LLM-generated labels for four vulnerabilities: mental ill health, substance misuse, alcohol dependen…
Клинический случайСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод 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: Language acquisition is a critical developmental milestone, with notable variability during the first 4 years of life. Developmental language disorder (DLD) often overlaps with other neurodevelopmental disorders or simple language delay (SLD), making early detection challenging, especially for primary caregivers.
OBJECTIVE: We aimed to evaluate the effectiveness of the Gades platform, an adaptive screening tool that enables preschool teachers to identify potential language disorders without direct support from nursery school language therapists (NSLTs).
METHODS: The study took pl
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.
Druggable proteins are proteins that can be specifically bound and modulated by drug molecules, with such modulation expected to produce the … s, from classical machine learning and ensemble learning to deep learning architectures and protein large language models. Fourth, based on a systematic evaluation of representative studies, current limitations in areas such as few-shot learning and model interpretability are highlighted, and offer a forward-looking perspective on future research directions. This revie …
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.
INTRODUCTION: Manually analysing the quality of large amounts of written feedback comments is time-consuming and demands extensive resources and human effort. Therefore, this study aimed to explore whether a state-of-the-art large language model (LLM) could be fine-tuned to identify the presence of four literature-derived feedback quality criteria (performance, judgment, elaboration and improvement) and the seven CanMEDS roles (Medical Expert, Communicator, Collaborator, Leader, Health Advocate, Scholar and Professional) in written feedback comments.
METHODS: A set of 2,349 labelled feedback
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.
Scientific optimization problems are often characterized by slow, expensive, and non-differentiable evaluations, which severely limit efficient exploration of rich design spaces. In these settings, performance depends not only on the optimizer itself, but also on whether the chosen search space can represent good solutions and whether important design requirements are effectively incorporated into the search. Here, we introduce a gradient-free optimization framework based on large language models (LLMs) that enables the generation and refinement of executable control policies directly from nat…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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.
Combination therapies are key to overcoming resistance to androgen receptor (AR) signaling inhibitors in prostate cancer. Current paradigms for developing synergistic therapies, however, remain chronically inefficient and resource-intensive due to the prohibitive scale of the combinatorial screening space and a lack of computational frameworks for navigating signaling crosstalk. This work introduces a hybrid in silico and in vitro lead discovery platform that integrates knowledge-augmented large language models (LLMs) with an oxygen-supplemented 3D spheroid system. By comparing compound mechan…
СтатьяПолный текст не найденПеревод 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: Large language models are a type of artificial intelligence that can understand language and generate responses to text inputs. This presents potential within healthcare to improve triage of common conditions with established care pathways, such as lateral elbow tendinopathy (LET). However, its application to clinical scenarios requires evaluation.
METHODS: Four questions regarding LET investigation and management were posed to ChatGPT-3.5, which was asked to provide five evidence sources. Five clinical scenarios were posed to the model, simulating consultations with typical and r…
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.
PURPOSE OF REVIEW: Tobacco use remains the leading preventable cause of death worldwide, while the rise of electronic nicotine products has sparked a new wave of initiation. The urgent need for scalable, multilevel tobacco-control interventions converges with the rapid advances in artificial intelligence (AI). This article reviews the most recent literature on integrating machine- and human expertise to enhance tobacco-cessation strategies within a multilevel framework.
RECENT FINDINGS: Recent advances in predictive analytics, large-language models (LLM), AI chatbots, and related tools create
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.
Free-text analysis using Machine Learning (ML)-based Natural Language Processing (NLP) shows promise for diagnosing psychiatric conditions. … rative classification. Our model outperformed (F1 score: 0.82) ChatGPT and six previously published large language models (LLMs) trained on mental health or clinical domains data, suggesting that the ADA model can be harnessed to identify CB-PTSD. Our modeling approach could be generalized to assess other mental health disorders.
ПрепринтСтатьяПоиск 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.
Li et al. introduce Quicker, an agentic large language model system that drafts clinical guideline recommendations through a GRADE-based workflow. Building on gaps in the authors' own evaluation, we propose safeguards for trustworthy use: verifiable, design-aware evidence bundles with explicit scope; calibrated, uncertainty-aware deferral; targeted human validation and modular quality gates; and governance against contamination and over-reliance. Trustworthiness, however, is necessary but not sufficient for clinician trust.
Письмо в редакциюПолный текст не найденПеревод 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.
Autonomous clinical artificial intelligence (AI) agents powered by large language models (LLMs), meaning systems that can complete a diagnostic workflow without continuous human input, are increasingly capable of supporting complex reasoning and decision-making. Clinical translation, however, remains limited by two unmet requirements: institutionally governed deployment and reliable decision-time uncertainty estimation. Here we developed and evaluated a fully on-premise clinical agent that couples local operational control with a multi-perspective reliability framework to support selective aut…
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.
MedElevator
Войти в исследования