BACKGROUND: Large language models (LLMs) are increasingly used to support digital health communication, yet their reliability in patient-facing cardiovascular imaging education remains uncertain. Cardiovascular imaging involves complex terminology and procedural details that many patients struggle to understand, creating a need for accurate, clear, and reassuring explanations. While prior evaluations of conversational AI have focused primarily on diagnostic reasoning or clinician-oriented tasks, few studies have systematically compared contemporary LLMs in their ability to communicate effectiv…
СтатьяНаблюдательное исследованиеСравнительное исследованиеПоиск 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 language models (LLMs), a type of artificial intelligence (AI), have been applied to various fields of dentistry in recent years. Although several reviews have examined AI applications in paediatric dentistry, most have focused on diagnostic assistance, and none have comprehensively addressed LLM use, including not only dental professionals but also patients or their guardians. PubMed, Scopus, and Web of Science were searched in September 2025 using the terms "Pediatric dentistry" AND "ChatGPT" OR "Gemini" OR "Claude" OR "Copilot" OR "DeepSeek." Of the 262 articles identified, 30 met the…
СтатьяScoping ReviewПоиск 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 introduction of foundational models, specifically large language models, has promised a health care transformation. However, the field is rapidly evolving toward autonomous agent systems, defined as artificial intelligence (AI) entities that perceive and react to their environment to achieve specific goals-representing a paradigm shift from passive information retrieval to proactive, goal-oriented clinical assistance. Agentic AI systems transcend static knowledge limitations through core capabilities including persistent memory systems that maintain context across patient encounters, knowl…
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/AIMS: To evaluate and compare the diagnostic capabilities of advanced large language models (LLMs) in interpreting ophthalmological fundus images across diverse pathologies.
METHODS: We evaluated eight leading multimodal LLMs (GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet, Grok-2, Deepseek Cognition V2, Qwen2 72B, Gemini 2.0 Pro, Llama 3 405B and Mixtral 8×22B) on their ability to interpret 100 fundus images representing various ophthalmological conditions. Performance was assessed using validated charts for diagnostic accuracy, specificity, sensitivity, consistency, relevance and explanation quality…
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: Pharmacists' prescription review is key to medication safety, but rising numbers of outpatient prescriptions and expanding formularies leave less time per case, increasing error risk. Large language models (LLMs) show promise, yet two barriers hinder routine use: first, most systems rely on cloud-based commercial models, risking data breaches by transmitting protected patient information externally, and second, retrieval-augmented generation (RAG) pipelines used to reduce hallucinations depend on complex text vectorization and vector databases, which hospitals with limited IT resou…
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: Consensus conferences guide treatment where evidence is ambiguous; lacking ground truth, artificial intelligence is unvalidated there. We evaluated concordance between large language models (LLMs) and expert votes at the 2025 St. Gallen International Breast Cancer Conference.
MATERIALS AND METHODS: Four LLMs (Claude Opus 4.1, GPT-5, Gemini Flash 2.5, DeepSeek V3.2) each answered 81 multiple-choice questions once (324 responses). Outcomes were first-choice agreement (LLM selected the panel's modal option) and top-2 agreement (either of its two leading options; 66 questions with ≥3 …
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.
Specialized clinical artificial intelligence (AI) tools are entering medical practice despite scarce independent evaluation. We quantitatively evaluate two clinical AI tools, OpenEvidence and UpToDate Expert AI, built on large language models (LLMs) against three frontier LLMs: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro and Claude Opus 4.6. Our evaluation has three stages: (1) 500 MedQA questions testing medical knowledge, (2) 500 HealthBench items measuring alignment with clinicians and (3) the real clinical queries (RCQ) benchmark, built from 100 de-identified queries from physicians to a general-purpose langu…
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.
How the brain organizes semantic information is one of the most challenging and expansive questions in cognitive neuroscience. Prior studies have shed light on how the brain represents concepts, but where relations are represented, independently of concept information, remains unclear. To examine this issue, we submitted short texts to a contemporary large language model and extracted relational embeddings for scene-object pairs based on the model's residual stream activity. Using behavioral data (n = 636), we found that these embeddings capture independent information about scenes and objects
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.
PURPOSE: Most clinical evaluations of large language models assess factual recall rather than the multi-step reasoning behind operative plans. Reasoning-tuned models, post-trained to generate explicit intermediate reasoning before answering, may better approximate surgical decision-making. We compared two such models from different development ecosystems, OpenAI o1 and DeepSeek R1, on complex spine cases.
METHODS: Ten synthetic vignettes spanning deformity, degenerative, urgent, and cervical pathology were analysed; an eleventh was excluded owing to a survey error. Both models received identi…
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: Clear discharge instructions are essential for safe emergency department (ED) care, yet creating patient-centered, health literate materials remain challenging. Large language models (LLMs) may improve patient communication, but their role in the ED remains underexplored.
OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the feasibility of using LLMs to generate ED discharge instructions and to compare readability across models.
METHODS: We generated discharge instructions for 20 ED diagnoses across Emergency Severity Index (ESI) levels using GPT-4, GPT-4o, GPT-5.2, Gemini 2…
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.
Cold-start compound-protein interaction (CPI) prediction remains a major challenge in drug discovery, as models must generalize to unseen co … mpound-protein combinations. The framework further integrates general semantic knowledge learned by large language models with task-specific features through dynamic gating, while bidirectional cross-attention and bilinear pooling are used to capture high-order interaction patterns. Extensive evaluations across multiple benchmark datasets demonstrate that SACS-CPI cons …
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: Open-access endoscopy relies on referrals that are manually vetted, which is a resource consuming process, with potential biases. While Large Language Models (LLMs) have demonstrated potential in medical utilities, their ability to autonomously manage complex referral logistics remains understudied. We assessed whether LLMs can provide accurate recommendations on gastrointestinal endoscopy referrals. METHODS: We extracted 200 multilingual endoscopy referrals with structured and unstructured medical data. We evaluated OpenAI’s o3 and Google’s Gemini 2.5-pro. A prompt was tuned on a …
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: To assess whether general-purpose multimodal large language models (LLMs) can localize dental implant fixtures on panoramic radiographs and to quantify false positives on implant fixture-absent images.
METHODS: Using an open-source dataset, we evaluated 82 implant fixture-present panoramic radiographs (297 fixtures) and 82 implant fixture-absent images balanced by present or absent radiopaque restorations (41 each). We tested three multimodal LLMs (GPT-4o, OpenAI o3, and GPT-5T) with a fixed visual-grounding prompt across five independent runs per image. We scored the outputs usin…
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: Headache disorders are a major cause of disability worldwide. In routine practice, diagnosis and guideline-based management are difficult because symptoms can overlap between primary and secondary headaches, and clinicians must combine clinical, imaging, and pathological information. Large language models (LLMs) are being proposed to assist clinical reasoning, but their performance on headache cases and their sensitivity to prompting have not been systematically assessed.
METHODS: We evaluated seven leading LLMs using 13 headache cases from the New England Journal of Medicine (NEJ…
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/Objectives: Large language models (LLMs) are increasingly applied to medical image interpretation; however, their diagnostic accuracy and reliability in musculoskeletal radiology remain uncertain. This study evaluates the diagnostic performance and confidence calibration of LLMs in detecting and classifying bone tumors on radiographs. Methods: This retrospective observational study analyzed a dataset of 257 radiographs with confirmed diagnoses obtained from Radiopaedia, including normal studies and a spectrum of benign and malignant bone tumors. Cases were selected to ensure represe…
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: Perioperative antithrombotic management is a complex and high-risk aspect of anesthesia practice, requiring a careful balance between bleeding and thromboembolic risks. Large language models (LLMs) are increasingly explored for clinical decision support, but their reliability in complex perioperative antithrombotic scenarios remains uncertain. Methods: In this blinded, scenario-based study, 100 elective surgical cases, including grey-zone scenarios, were developed to reflect clinically relevant perioperative antithrombotic decisions. The European Society of Anaesthesiology and 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.
OBJECTIVES: To evaluate the performance of reasoning large language models (LLMs) with human-like thinking in ophthalmic question answering.
METHODS: We evaluated two state-of-the-art open-source reasoning LLMs (DeepSeek-R1 and QwQ-32B) and one conventional non-reasoning LLM (LLaMA-3.3-70B-Instruct) models on ophthalmology questions, assessing not only answer accuracy (ACC) but also the quality of their reasoning processes. First, we curated MedQA-Eye, a dataset of 967 ophthalmology questions across 10 subspecialties, 3 scenarios, 5 medical entities and 3 languages. Second, we proposed a nove…
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: Contemporary multimodal large language models (LLMs) can process both clinical text and medical images, but their reliability in retinal imaging-based question answering remains uncertain. This study evaluated the performance of six contemporary multimodal LLMs on retinal multiple-choice questions derived from OCTCases.
METHODS: This cross-sectional benchmark study included 226 multiple-choice questions from 78 OCTCases retinal cases, comprising 151 image-based and 75 nonimage-based questions. Six multimodal LLMs were evaluated: ChatGPT-5.5 Instant, ChatGPT-5.5 Thinking, Grok 4, G…
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.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the quality of GPT-4-generated responses to commonly asked psychosis-related psychoeducational questions from patients, caregivers and relatives in a first-episode psychosis programme. Evaluation focused on accuracy, clarity, inclusivity, completeness, clinical utility and overall quality.
DESIGN: This cross-sectional study employed a qualitative evaluation design. GPT-4, accessed via the ChatGPT interface, generated responses to 20 psychosis-related psychoeducational questions. These questions were developed through iterative discussion and consensus a
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