Chronic diseases impose a substantial burden on healthcare systems, requiring innovative approaches to support long-term self-management. AI … atbot technologies ranged from rule-based systems to advanced natural language processing (NLP) and large language models (LLMs). AI chatbots improved smoking cessation rates (26% vs. 18.8%; absolute difference 7.2 percentage points), reduced depression and anxiety in some studies, and demonstrated high usability and acceptability. No serious adverse events were report …
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.
Chimeric antigen receptor (CAR)-T cell therapy has transformed outcomes in selected hematologic malignancies, yet its delivery remains const … red for clinical-grade deployment. Forward-looking applications, including digital-twin frameworks, large language models, and closed-loop adaptive therapy, remain at the prototype stage and have not yet been validated for CAR-T. This review synthesizes these three tiers, summarizes 18 published AI and statistical-modeling tools in a comparative performance table, and …
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.
Malignant lymphomas encompass a range of malignancies with incidence rising globally, particularly with age. In younger populations, Hodgkin … e, impact on Deauville Score interpretation, and standardization of TMTV/TLG measurements. Emerging large language models (LLMs) also show promise in enhancing PET/CT reporting, converting free-text reports into structured formats, and improving patient communication. Further research is required to address limitations such as AI-induced errors, physiological uptake di …
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.
OBJECTIVE: There is limited evidence about the cross-cultural validity of autistic symptoms in school-aged children in Brazil. We used data from a large school survey to evaluate the factor structure of autism symptoms in community-dwelling children and adolescents.
METHODS: We translated the Childhood Autism Spectrum Test to Brazilian Portuguese and performed factor analyses to investigate the factor structure of parent-reported autistic symptoms in a large sample (n=8,571) of children/adolescents from a school survey in the metropolitan area of São Paulo.
RESULTS: Autistic symptoms were be
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.
Protein function prediction is crucial for narrowing the gap between the rapid growth of protein sequences and the limited availability of experimental annotations. In recent years, protein language models (pLMs) that learn representations from large-scale sequence data have emerged as scalable frameworks for modeling protein function. However, most pLMs rely on self-supervised pretraining and struggle to capture correlations among functional labels, which constrains their applicability to annotation-specific tasks. To address this limitation, we present ProtDML, a protein function prediction
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 2014-2016 Ebola virus disease epidemic in West Africa highlighted challenges faced by the global response to a large public health emergency. Consequently, the US Centers for Disease Control and Prevention established the Global Rapid Response Team (GRRT) to strengthen emergency response capacity to global health threats, thereby ensuring global health security. Dedicated GRRT staff can be rapidly mobilized for extended missions, improving partner coordination and the continuity of response operations. A large, agencywide roster of surge staff enables rapid mobilization of qualified respon
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.
Large-scale vision-language pretrained models like CLIP, paired with parameter-efficient fine-tuning techniques, have emerged as promising solutions for image-to-video transfer in video action recognition. However, existing methods often prioritize strong supervised performance at the expense of transferability and generalization. To address this challenge, we propose a novel multimodal, multi-task CLIP adaptation framework, M$^{2}$-CLIP, which effectively balances high supervised performance with robust generalization. Our approach begins by enhancing individual modality architectures with mu
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.
The advent of artificial intelligence (AI) technologies has taken the world of science by storm in 2023. The opportunities of this easy to access technology for clinical pharmacy research are yet to be fully understood. The development of a custom-made large language model (LLM) (DELSTAR) trained on a wide range of internationally recognised scientific publication databases, pharmacovigilance sites and international product characteristics to help identify and summarise medication related information on delirium, as a proof-of-concept model, identified new facilitators and barriers for robust
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: This cross-sectional evaluation of model outputs evaluates the accuracy, readability, transparency, objectivity, completeness, and … eadability. These findings apply specifically to GPT-4o mini and should not be generalized to other large language models. Future investigations should compare contemporary language models, evaluate alternative prompting strategies, and investigate multimodal systems that integrate text, clinical photographs, periocular anatomy, and patient symptoms.
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: Perioperative pain is a major determinant of patients' experience and may influence long-term outcomes. Artificial intelligenc … I approaches include machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, large language models and hybrid or ensemble methods. Searches will be conducted from PubMed/MEDLINE, Embase, the Cochrane Library, medRxiv, arXiv and ClinicalTrials.gov, with supplementary screening of reference lists. Results will be synthesised descriptively. The form …
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: Persistent smoking after cancer diagnosis is associated with increased overall mortality (OM) and cancer mortality (CM). According to the 2020 Surgeon General's report, smoking cessation may reduce CM but supporting evidence is not wide. Use of deep learning-based modeling that enables universal natural language processing of medical narratives to acquire population-based real-life smoking data may help overcome the challenge. We assessed the effect of smoking status and within-1-year smoking cessation on CM by an in-house adapted freely available language processing algorithm.
MA
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: Nurse-led education is a crucial form of discharge communication for ensuring safe postoperative in-home patient recovery. However, discharge instructions are often incomplete or inadequately tailored to patients' needs. Generative large language models (LLMs), such as ChatGPT, may support postoperative patient education.
OBJECTIVE: To evaluate the completeness, accuracy, and quality of post-cholecystectomy discharge instructions, generated in Polish by ChatGPT-4 Omni, comparing a primary prompt (PP) with an emotional prompt (EP), in which motivational cues were added to the PP st…
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.
This paper presents the latent model-joint embedding predictive architecture (LM-JEPA), a resource-efficient collaborative perception framework for connected and autonomous vehicles that integrates latent predictive representation learning with lightweight multi-modal reasoning. Autonomous driving in urban and highway environments requires accurate scene understanding under strict latency, energy, and communication constraints, limiting the practicality of large language model (LLM) and vision-language model (VLM)-based approaches in edge deployments. To address this, LM-JEPA encodes heterogen
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.
Dysbiosis of gut microbiota has been retrospectively linked to autism spectrum disorders but the temporal association between gut microbiota and early neurodevelopment in healthy infants is largely unknown. We undertook this study to determine associations between gut microbiota at two critical periods during infancy and neurodevelopment in a general population birth cohort.Here, we analyzed data from 405 infants (199 females) from the CHILD (Canadian Healthy Infant Longitudinal Development) Cohort Study. Neurodevelopmental outcomes were objectively assessed using the Bayley Scale of Infant De
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.
Autism spectrum disorder (ASD) is a challenging neurodevelopmental disorder with symptoms in social, language, sensory, motor, cognitive, emotional, repetitive behavior, and self-sufficient living domains. The important research question examined is the elucidation of the pathogenic neurocircuitry that underlies ASD symptomatology in all its richness and heterogeneity. The presented model builds on earlier social brain research, and hypothesizes that four social brain regions largely drive ASD symptomatology: amygdala, orbitofrontal cortex (OFC), temporoparietal cortex (TPC), and insula. The a
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: In areas of social disadvantage up to 40-50% of children enter preschool with speech and language skills significantly poorer than would be expected for their age. The Happy Talk trial tests if a community embedded, targeted selective speech and language programme that simultaneously engages with parents and early childhood educators, (1) improves language outcomes in children aged between 2 years 10 months and 6 years and (2) is cost effective for the health care system.
METHOD: The Happy Talk trial is a large scale cluster randomised trial of a 12-week manualised intervention de
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: Language impairments are associated with an increased likelihood of emotional difficulties later in childhood or adolescence, but little is known about the impact of LI on the growth of emotional problems.
AIMS: To examine the link between early language status (language impaired (LI), typical language (TL)) and the pattern and predictors of growth in emotional difficulties from school entry to the start of high school in a large cohort of Australian children.
METHODS & PROCEDURES: Unconditional latent growth curves of emotional difficulties were modelled across four waves (ages
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) is advancing rapidly across clinical medicine, yet its application within ophthalmic nursing, spa … I paradigms included classical machine learning, deep learning (convolutional neural networks), and large language models, deployed via clinical workflow interfaces, augmented reality, and robotic systems, and processing structured and multimodal data (image, text, audio).
DISCUSSION: Despite ophthalmology's prominent role in the early development of clinical AI, dedi …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Artificial intelligence (AI) uses in the field of bariatric and metabolic surgery (BMS) have evolved over the past few years. Ho … were included, categorized into preoperative, intraoperative, and postoperative AI uses as well as large language models uses. Quality assessment showed overall moderate to high quality.
CONCLUSION: AI uses in BMS remains a supportive rather than a decisive tool. When applied appropriately, AI can assist surgeons and patients. LLMs should be used cautiously for preli …
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.
OBJECTIVE: To review the landscape of cloud-native analytics platforms and large language models (LLMs) applied to surgical outcomes research; to present the development of an automated head and neck free flap outcomes database as a reference implementation for using lakehouse architectures in the development of clinical databases.
DATA SOURCES: PubMed and Embase from January 2018 through June 2026.
METHODS: A scoping review of PubMed and Embase was conducted using five searches combining data architecture (e.g., "data lakehouse," "cloud-native"), clinical text extraction ("natural language …
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.
MedElevator
Войти в исследования