PURPOSE: Aesthetic outcomes following breast-conserving therapy are critical determinants of quality of life, yet current evaluation methods are limited by the subjectivity of existing scales and substantial inter-observer variability. We aimed to evaluate the concordance of large vision-language model assessments with expert consensus, their run-to-run repeatability, and their performance across independent external cohorts as a potential adjunct for breast cosmesis assessment.
METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of 89 frontal-view breast images from the RTOG 1014 trial as the d…
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.
RATIONALE: Psychedelics exhibit rapid, durable therapeutic effects across diverse psychiatric conditions, yet their broad-spectrum psychoactivity poses challenges for clinical translation.
OBJECTIVES: As a proof-of-concept, we aimed to quantify associations between 19 neurotransmitter receptors and the subjective effects of 21 psychedelic drugs with broadly assayed binding profiles.
METHODS: We used a custom Global Vectors for Word Representation (GloVe)-based semantic embedding model trained on 4,496 firsthand experience reports and integrated it with receptor affinities to identify candida
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.
Healthcare sectors generate large volumes of unstructured text, yet mature clinical NLP is lacking for low-resource languages. This project targets Estonian, a morphologically rich, low-resource language, and outlines an end-to-end pipeline that converts free text into interoperable, structured data. A design-science approach guides development of multilingual speech-to-text for clinical dictation, clinical NLP for entity extraction and context handling, terminology binding to the Estonian SNOMED CT extension, and export as HL7 FHIR resources with mappings to EHR fields. Expected benefits incl…
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: Timely access to pathology reports has increased the need for clear patient-facing explanations. We evaluated whether large language model (LLM)-generated responses to pathology report questions from patients are comparable in quality to explanations written by pathologists and assessed how LLM configuration influences performance.
METHODS: Sixty-five anonymized real-world patient questions from an online pathology education platform were answered using 5 LLM configurations varying by model architecture, prompting strategy, and retrieval-augmented generation. Responses were evalua…
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: Clinical training is a cornerstone of speech-language therapy education, bridging theory with practice. Effective clinical supervision is critical for developing students' competence, confidence and professional identity. However, there is limited research on students' perceptions of clinical supervision in resource-constrained settings, such as South Africa.
OBJECTIVES: This study explored student speech-language therapists' perspectives on clinical supervision during placements, identifying both facilitators and barriers to practical learning, with the aim of informing improveme…
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: Foreign language learning often triggers significant anxiety, particularly in speaking tasks, which can hinder students' performance and engagement. According to recent research, mindfulness stands as a promising approach to alleviate such anxiety and foster a more supportive language learning environment.
AIMS: This study explores the impact of a mindfulness-based intervention program for foreign language classes (MBI-FLC) on foreign language speaking anxiety (FLSA) and the reflections of the participants about the implemented program.
SAMPLE: Following the earthquake-related tr…
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.
Accurately monitoring the screen exposure of young children is important for research related to screen use, such as childhood obesity, physical activity, and social interaction. Most existing studies rely upon self-report or manual measures from bulky wearable sensors, thus lacking efficiency and accuracy in capturing quantitative screen exposure data. In this work, we developed a novel screen detection framework that utilizes egocentric images from a wearable sensor, named the screen time tracker (STT), and a vision language model (VLM). In particular, we devised a multi-view VLM that takes …
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.
Multimodal large language models (MLLMs) have achieved impressive performance in understanding and describing visual content, setting new state-of-the-art results on a variety of visual question answering (VQA) benchmarks. However, during decoding, these models often fail to attend to fine-grained visual details in the input image. Our analysis of intermediate attention layers reveals that MLLMs are not inherently incapable of perceiving target objects; rather, attention to visual details becomes diluted in deeper layers due to the dominance of language priors. To address this limitation, we p…
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: Surgical vision-language foundation models learn generalizable representations from large-scale surgical data and support flexible adaptation to diverse downstream tasks by using text prompts as classifiers. However, their effectiveness is hindered by a critical semantic limitation: These models often struggle to distinguish between positive and negative textual assertions, a capability essential for fine-grained surgical tasks where the target object may occupy only a small and localized region. This limitation weakens the reliability of current state-of-the-art vision-language adapt…
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.
Accurate identification of DNA promoter regions is crucial for understanding gene regulation, yet remains challenging. Existing models often struggle to generalize across species or promoter types due to their inability to model functional degeneracy and capture subtle regulatory signals. To address this, we propose GLIMP, a novel promoter classification framework that integrates a large-scale genomic language model with Graph Neural Networks (GNNs). The core innovation of GLIMP lies in its multimodal fusion of a Shapelet-guided Weighted Context-Aware Interaction Network (WC-IDNG) graph repres…
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: International healthcare personnel face significant challenges in language acquisition. We investigated whether virtual patient interaction (VI) training can support professional integration and clinical language proficiency.
METHODS: In an explorative controlled study, 25 international nursing staff undergoing professional qualification measures in Germany were included. The intervention group (n=13) received access to casuu, a digital simulation tool providing interactive communication scenarios with virtual patients and colleagues. The control group (n=12) followed standard lan…
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: This study aimed to evaluate the performance of diverse open-source large language models (LLMs) in diagnosing diabetes subtypes and comorbidities from unstructured clinical text, assessing the impact of model characteristics, prompting, and language.
METHODS: We conducted a retrospective analysis of 11,329 adult diabetes patients from a large Chinese tertiary center (2010-2020). Various open-source LLMs were tested using four prompting strategies in English and Chinese. Primary outcomes were F1-scores for multi-class diabetes subtyping and binary classification of diabetic kidney…
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.
Teacher–student interaction is central to classroom learning, yet traditional observation and machine-learning approaches often remain inefficient and subjective. This study explores the use of multimodal large language models (MLLMs) for systematic analysis of classroom dynamics. We fine-tuned VisualGLM-6B on 2,380 annotated images from 30 classroom videos, covering five interaction types: guided, collaborative, questioning, independent, and exhibitive. LoRA-based fine-tuning combined with prompt engineering was employed to enhance interpretability and domain-specific accuracy. Model performa…
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 integration of artificial intelligence (AI) into laboratory medicine has undergone a remarkable evolution over the past decade, shifting from traditional machine learning (ML) applied to structured laboratory data to the recent emergence of large language models (LLMs) capable of processing unstructured clinical text, interpreting complex laboratory findings, and supporting clinical decision-making. This narrative review traces that progression and critically compares four main AI paradigms accessible to laboratory professionals: conventional ML, deep learning, general-purpose LLMs, and la…
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: Prior authorization (PA) is a major source of administrative burden, treatment delay, and clinician burnout. Artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), is increasingly used to assist with clinical documentation, yet its reliability for payer-facing administrative tasks remains uncertain.
OBJECTIVE: To evaluate the quality of PA letters drafted by ChatGPT-5 for commonly used medications requiring PA in nephrology. Quality was evaluated based on correctness and strength of clinical reasoning.
METHODS: We created a single standardized prompt and applied…
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: Key challenges in leveraging unstructured clinician notes for predictive models include identifying and timing patient outcomes. To address these challenges we applied large language models (LLMs) to identify and temporally localize patient outcomes in clinician notes, and evaluated whether this contextual data enhances predictive modeling for conditions like sepsis.
METHODOLOGY: We applied the Medical Concept Annotation Tool (MedCAT) and two LLMs, Meta-Llama-3.1-8B and BioMistral 7B, to clinician notes in the Medical Information Mart for Intensive Care version III to identify and…
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.
Lung cancer care involves coupled tasks such as precise nodule detection, patient-level survival risk estimation, and nodule count quantification, typically handled by separate systems despite clear interdependence. We present VITALIS, a multimodal vision-language framework that fuses CT and PET/CT imaging with structured radiology text using a graph-aware Transformer: Laplacian diffusion enriches token features on an image-text graph, while structural and prior-guided attention focus computation on anatomically and clinically related contexts, followed by bidirectional image-text conditioning…
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: Previous studies of ChatGPT performance in the field of medical exams have reached contradictory results. The performance of ChatGPT in languages other than English, including Arabic, which is the official language of medical education and practice in many countries, has yet to be explored. We aim to evaluate the performance of ChatGPT in Arabic-language Israeli OBGYN medical licensure exams for foreign university alumni. METHODS: We conducted a performance study using a consecutive sample of text-based multiple-choice questions, originated from authentic Arabic-language Israeli OB…
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: Systematic reviews require reviewers to decide on the eligibility of large numbers of articles derived from database searches. To accelerate review conduct while continuously more literature gets published, past studies proposed automating the title/abstract-screening step by either supervised machine learning or large language models. Because prior studies mainly compared results within the same model family, we directly compared common TF-IDF-based supervised baselines and a zero-shot, criteria-prompted, and open-weight large language model on the same data to discuss whether, an…
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: The use of large language models (LLMs) is increasingly common. However, LLMs may exhibit sycophancy, echoing users' beliefs while avoiding contradiction. In the present study, we describe sycophancy in general-purpose LLMs when applied to orthopaedic contexts.
METHODS: We investigated sycophancy in 2 general-purpose LLMs. We evaluated performance on 3 tasks: (1) accuracy on benchmark answering: LLMs were tested on validated benchmark orthopaedic questions, with correct and incorrect cues, and the change in accuracy and sycophancy error rate were determined; (2) user belief agreem…
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