Language trajectories in autism are highly heterogeneous and cannot be captured by unidimensional classifications. Research and clinical practice often rely on verbal/non-verbal or speaking/non-speaking labels, but these categories, when used in isolation, obscure distinct linguistic profiles. Spoken language is also frequently used as a proxy for structural language skills, despite evidence that speech may not be generative or productive. A multidimensional perspective is therefore needed to determine whether verbal skills, spoken output, and linguistic generativity reflect dissociable aspect…
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.
OBJECTIVE: Falls can be deadly for older adults, making accurate documentation essential for prevention and quality improvement. The Minimum Data Set (MDS) is used in nursing homes to document falls; however, it fails to capture fall dates and has been critiqued for underreporting and misclassification. We developed a natural language processing (NLP) algorithm to extract fall dates from electronic health records (EHRs). This study outlines the NLP algorithm development and compares its findings with the MDS to evaluate misclassification and underreporting.
DESIGN: Retrospective cohort study.…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Allosteric regulation plays a crucial role in modulating protein function, and allosteric pockets represent promising targets for drug discovery. However, identifying allosteric pockets remains challenging due to their structural and evolutionary diversity. In this study, we propose AlloPoc, a novel framework that integrates multi-modal protein language model (PLM) representations with biochemical features for accurate allosteric pocket prediction. Unlike existing PLM-based methods that rely exclusively on sequence-level features, AlloPoc leverages complementary sequence- and structure-based i…
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 protein family classification is essential since proteins within the same family share conserved structural domains and biochemical … ing substantial computational efficiency with an average speedup of 33.5× compared to large protein language models. These results demonstrate the effectiveness of combining distilled protein language models with flexible classification frameworks for high-resolution functional annotation.
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: Mobility functional status is inconsistently recorded in electronic health records. Recent advances in Large Language Models (LLMs) enable automated extraction of functional information from unstructured clinical notes. Leveraging a validated functional LLM with high performance in mobility extraction, we aimed to study the association between LLM-derived mobility functional status and clinical outcomes, including emergency department (ED) visits, hospitalizations, and mortality.
METHODS: Individuals aged 60 years and older enrolled in the Mayo Clinic Study of Aging, with document…
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 compounds, targets, or their combinations beyond the training distribution. Most existing methods rely on shallow feature fusion and primarily fit observed interaction patterns, failing to capture semantic correspondence between heterogeneous molecular entities and thus generalize poorly under cold-start conditions. We propose SACS-CPI, a multimodal framework for cold-start CPI prediction based on large language model (LLM)-driven semantic alignment. By mapp…
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 AND OBJECTIVE: Clinical large language model (LLM) agents can interpret current clinical context but have limited mechanisms for converting longitudinal experience into compact, reusable units. We developed ProMem-Agent, a procedural-memory framework that represents recurrent early intensive-care trajectories as provenance-linked observational patterns for retrospective mortality-risk estimation.
METHODS: Adult ICU stays with at least 24 hours of observable data were represented as six consecutive four-hour state-action-response intervals. Memory candidates were extracted exclusive…
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.
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.
Automated blood cell detection (BCD) is essential for modern hematology, yet its robustness is challenged by the limitations of fully superv … nal teacher, effectively counteracting missed detections from sparse data. Furthermore, we leverage language guidance to encourage the detector to learn visual representations with stronger cross-domain generalizability, and introduce a Multi-Contrastive Discriminability Calibration (MCDC) framework that achieves controllable inter-class separation, mitiga …
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.
INTRODUCTION: Large Language Models (LLMs) have transformed protein engineering by capturing complex sequence patterns from large datasets, enabling applications such as structure prediction and functional annotation. Finenzyme applies conditional transfer learning to generate biologically plausible enzyme sequences conditioned on Enzyme Commission (EC) numbers.
METHODS: In this work, we extended Finenzyme with an in silico selection pipeline that first identifies generated sequences most likely to preserve or enhance the functional characteristics of specific EC categories and then evaluates…
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: Large language models (LLMs) have the potential to improve nutritional counseling for patients with end stage kidney disease (ESKD). This study evaluates the utility of publicly available LLMs in generating meal plans for individuals receiving hemodialysis. METHODS: Fifty hypothetical patient profiles were generated from United States national data and used to prompt four LLM chatbots, ChatGPT-o3-mini ® (OpenAI), Claude Sonnet 3.7 ® (Anthropic), Gemini 2.5 ® (Google), and Llama 3.1 ® (Meta), to create a single day meal plan accounting for ESKD dietary constraints. The primary outco…
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.
Integrated chem-bio characterization of microbial strain libraries can streamline natural product discovery by prioritizing candidate producers. Here, we employ language- and transformer-based models to extract actionable insights from linked mass spectrometry (MS)-genome datasets. Our framework enables ranking of microbial producers to prioritise high-potential candidates for targeted validation. Across three representative case studies, this approach prioritized producers of diverse natural products with 75-100% precision. These findings demonstrate the transformative potential of AI-enabled…
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: While large language model (LLM)-assisted qualitative analysis could improve the efficiency and scalability of feedback-driven curricular refinement in medical education, how best to leverage LLMs for qualitative analysis while ensuring quality outputs remains an open question. Prior work has demonstrated the feasibility of using LLMs for inductive and deductive coding tasks, but more needs to be known about how LLM-assisted thematic coding can best be deployed in a medical education context to maximize its strengths and guard against its weaknesses.
OBJECTIVE: Our study evaluated…
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.
This study compared the information yield of 5- and 7-point Likert scales in language research, motivated by theoretical arguments concerning the limits of working memory and response category confusion (i.e., that participants may not be able to attend to more than five response categories at once). An empirical investigation of subjective word frequency ratings confirmed that the 7-point scale did not produce estimates of frequency that were more highly correlated with objective frequency counts than those produced by the 5-point scale. However, this equivalence was not due to the hypothesiz…
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.
OBJECTIVE: In recent decades, psychedelic substances like LSD and psilocybin have been increasingly researched, but relatively few studies examined their adverse effects in recreational settings. As online substance experience reports may offer relevant information, we conducted a psycholinguistic (i.e., inferring psychologically relevant outcomes from natural language) assessment of popular psychedelic and related substances' adverse effects.
METHOD: We applied latent semantic analysis to 4226 online substance experience reports, calculating each report's respective semantic similarity with …
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.
MedElevator
Войти в исследования