Clinical decision-making in psychiatry has traditionally relied on rating scales and clinical impressions documented in the electronic healt … s new data become available. Both interpretable features and learned embeddings are leveraged, with large language models serving as feature extractors rather than clinical decision-makers. We describe the study design, data collection, and processing pipelines, hybrid predictive modeling approach, and prospective validation strategy, and discuss the potential for tran …
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.
Target-aware three-dimensional (3D) molecular generation aims to produce candidate molecules with chemical validity, conformational plausibility, and target compatibility under protein binding pocket constraints. Existing pocket conditioned diffusion models rely primarily on local geometric and atom-level state modeling, leaving high-level medicinal chemistry semantics underutilized; moreover, single-path de noising and fixed-step sampling strategies fail to accommo date the heterogeneity of diffusion states and inter-sample structural diversity, limiting generation quality and structural conv
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: Antidepressants are crucial for managing major depressive disorders; however, nonadherence remains a widespread challenge, drive … DS: Data were collected from AskaPatient and Reddit, analyzed using natural language processing and large language models. Analytical techniques included sentiment analysis, emotion detection, personality profiling, and topic modeling. Furthermore, demographic variations in patient experiences were also examined to offer a comprehensive understanding of discussions aro …
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: Co-creation is recognised as a promising methodology for addressing complex public health issues by leveraging the collective in … creening, 3) semantic analysis and clustering into principles using Natural Language Processing and Large Language Models and 4) selection of a final set of attributes and development of principles. The study involved 50 participants with diverse backgrounds within and outside the Health CASCADE Network over 18 months.
RESULTS: The study identified 105 candidate attri …
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: Recent advances in artificial intelligence (AI) have enabled development of natural language algorithms capable of generating co … inical reasoning. Therefore, ChatGPT is currently not recommended for preoperative planning. Future large language models trained on anaesthesia-specific datasets might improve performance but should undergo vigorous evaluation before use in clinical practice.
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: Accurate esophageal cancer staging relies on 18F fluorodeoxyglucose positron emission tomography (18F FDG-PET), but its interpretation is complex and time-intensive. This diagnostic burden is exacerbated by significant workforce shortages in both radiology and surgery, thus necessitating automated support systems. The emergence of advanced large language models (LLMs) has raised expectations for their potential to fulfill this role in complex medical tasks.
OBJECTIVE: We evaluated the diagnostic accuracy of LLMs for staging esophageal cancer using 18F FDG-PET images, with a focus …
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Traditional Chinese medicine (TCM) has received increasing attention in evidence-based medicine. However, its largely experience-based and practice-oriented nature has slowed modernization and standardization. Advances in AI provide new opportunities for integrating AI with TCM.
OBJECTIVE: This study evaluates the application of large language models (LLMs), including ChatGPT (OpenAI) and DeepSeek, in generating acupuncture treatment protocols. We compare the validity and clinical effectiveness of physician-generated protocols with those produced by LLMs, examine differences in ou…
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: Conversational artificial intelligence (AI), including text-based chatbots, voice-based agents, multimodal systems, and socially assistive robots (SARs), offers a scalable adjunct to therapist-led dementia care. The post-2022 emergence of large language models (LLMs) has accelerated development, yet few reviews apply a unified conversational AI taxonomy across dementia care. This review synthesized the effectiveness, limitations, and implementation challenges of conversational AI across the dementia care continuum.
METHODS: Six databases (PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, IE…
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: This scoping review aimed to characterize natural language processing (NLP) techniques deployed for identifying substance use in electronic health records (EHRs) and to compare the performance of these techniques by substance type.
METHODS: We conducted a systematic search of PubMed, the Cochrane Library, Embase, Web of Science, ACM Digital Library, IEEE Xplore, and Scopus for peer-reviewed original research published in English. Studies were eligible if they applied NLP to identify non-prescription or problematic substance use in EHRs, provided full-text access, and reported quan
СтатьяScoping ReviewПоиск 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 explore the effectiveness of utilizing ChatGPT 4.0 to assist human physicians in assessing dysphagia in patients undergoing r … rimental group identified 73 cases accurately (93.6%).
CONCLUSIONS: The assessment model combining large language models with human physicians effectively improves the accuracy and consistency of dysphagia assessment in patients undergoing radiotherapy for head and neck cancer.
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.
EDs operate in high-acuity, time-sensitive, and resource-constrained environments where crowding, diagnostic uncertainty, boarding, variable patient acuity, and increasing documentation demands place substantial pressure on clinicians and health systems. AI, including machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, predictive analytics, and large language models (LLMs), is increasingly being investigated as a supportive technology for emergency care. This narrative review summarizes current and emerging applications of AI in emergency medicine, with emphasis on t…
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.
UNLABELLED: Background/Aims: This study aimed to evaluate the diagnostic performance of ChatGPT in grading sacroiliitis on pelvic radiograph … ween sacroiliitis stages, performing adequately only for normal joints. These findings suggest that large language models like ChatGPT are unsuitable for direct radiographic interpretation without integration into specialized, vision-based diagnostic frameworks. Cite this article as: Güngör Demir U, Demir AN, Uysal A. Evaluation of the diagnostic performance of ChatGPT …
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: The Chronic Rhinosinusitis Control Test (CRCT) is a patient-reported outcome measure (PROM) written in English that is psychom … al adaptation of the CRCT. For each target language, forward translations were performed with three large language models (LLMs) (ChatGPT, Copilot, and Perplexity) after which an expert human linguist provided additional revisions that were used to create a consensus final translation. Backward translations were performed using LLMs (Claude, Copilot, and Perplexity). 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.
Antibody lead discovery, crucial for immunotherapy development, requires identifying candidates with potent binding affinities to target antigens. Recent advances in protein language models have opened promising avenues to tackle this challenge by predicting antibody-antigen interactions (AAIs). Despite their appeals, precisely detecting binding sites (i.e., paratopes and epitopes) within the complex landscape of long-sequence biomolecules remains challenging. Herein, we propose MambaAAI, a bio-inspired model built upon the Mamba architecture, designed to predict AAIs and identify binding site
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: The Upstream Binding Transcription Factor (UBTF) gene encodes two nucleolar proteins, UBTF1 and UBTF2. UBTF1 regulates rRNA transcription by RNA polymerase I, while UBTF2 regulates mRNA transcription by RNA polymerase II. A recurrent de novo dominant mutation c.628G>A (p.Glu210Lys) has been identified as a gain-of-function mutation associated with childhood onset neurodegeneration with brain atrophy (CONDBA). Evidence from large-scale population databases and Ubtf+/- mouse models indicates that UBTF haploinsufficiency is not tolerated.
METHODS: Three unrelated patients with global
СтатьяКлинический случайПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The adult brain follows normative aging trajectories, yet stroke abruptly disrupts this process. Beyond the focal lesion, undamaged regions can deviate from expected aging due to diaschisis or pre-existing vulnerabilities, reflecting tissue health that may constrain recovery. Chronic post-stroke aphasia, a persistent language disorder, shows wide individual variability in severity and treatment response, and these differences are not fully captured by lesion characteristics or demographic factors. Further, prior imaging biomarkers have been difficult to scale because they rely on specialized 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.
In typical adults, recognizing both spoken and written words is thought to be served by a process of competition between candidates in the lexicon. In recent years, work has used eye-tracking in the visual world paradigm to characterize this competition process over development. It has shown that both spoken and written word recognition continue to develop through adolescence (Rigler et al., 2015). It is still unclear what drives these changes in real-time word recognition over the school years, as there are dramatic changes in language, the onset of reading instruction, and gains in domain ge
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.
Most electronic health record (EHR) data reside in unstructured text, recorded in encounters between health care providers and patients. These encounters capture symptom narratives, adverse effects, treatment rationales, adherence challenges, family history and other nuances that are not coded or only partially reflected in structured fields such as diagnosis and procedures codes. Yet the majority of real-world evidence studies rely on structured data fields. Here we present a novel approach that uses large, pre-trained language models to accurately extract computable clinical data from unstru
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.
In this Reply, we respond to the Matters Arising by Zhang and Fu regarding the trustworthiness of AI-assisted clinical guideline development, using Quicker as a case study. We clarify which safeguards for transparency, traceability, and uncertainty handling are already embedded, to a substantial extent, in Quicker's design, and outline areas of alignment on validation, governance, and modular evaluation. We further discuss broader challenges related to trust, safeguards, and responsible deployment of large language model-based systems in evidence-based medicine. We emphasize that advancing suc
Письмо в редакциюПоиск 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.
English proficiency is vital for non-native speakers' career development, yet classroom instruction alone cannot meet practical demands, making informal digital learning of English (IDLE) increasingly important. Artificial intelligence (AI), with conversational and multimodal functions, offers new opportunities for IDLE. However, existing research on AI-mediated IDLE has predominantly focused on language majors and often relied on a single methodological lens, neglecting STEM undergraduates and the complex network dynamics among motivational factors. However, research has largely focused on 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.
MedElevator
Войти в исследования