Determining traffic crash liability relies on rigorous on-site evidence and legal provisions and involves substantial manual intervention and potential human error. However, intelligent traffic monitoring systems focus on detection and tracking and cannot provide structured, rule-grounded decision support for formal crash-liability analysis. Moreover, emerging multimodal large language models (MLLMs) suffer from object hallucination that distorts or omits physical evidence, and their opaque reasoning cannot produce explicit evidence-to-rule chains required for traceable and reviewable liabilit…
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.
Suicide remains a public health crisis; accurate prediction and coherent theory integration are hampered by suicidality's complexity and fragmented models. We introduce a multimethod computational framework that operationalizes 27 theory-derived suicidal constructs ("archetypes") in language. Each construct (e.g., perceived burdensomeness) was instantiated with prototype sentences (e.g., "The world would be a better place without me"). Using a pretrained transformer, we embedded prototypes and computed their semantic similarity to sentences from five corpora: two real-world suicide-related (r/
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.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming medical education through large language models (LLMs), virtual reality (VR), intelligent tutoring systems, and decision-support platforms. These tools enable adaptive instruction, immersive simulation, and real-time feedback, showing strong potential to improve outcomes across health professions training. To explore both opportunities and risks, we conducted a systematic review of PubMed, EMBASE, Web of Science, and Scopus for English-language studies published between January 2015 and May 2025, following the PRISMA framework. Nineteen stud…
СтатьяОбзорПолный 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: The American Medical Association's vision of precision education requires personalized, scalable learning tools. Current medical education approaches lack systems that integrate data analytics with efficient content delivery. Large language models (LLMs) are a promising approach but risk propagating misinformation without expert oversight.
METHODS: We developed ConsultCraft, a web-based perioperative case discussion application using the GPT-4o application program interface to reference cases developed using Claude 3.5 Sonnet with expert revision of the case narrative and learning…
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: Spine Deformity is the official journal of the Scoliosis Research Society (SRS) and the leading publication dedicated to scoliosis, … rioperative risk; PSF in cerebral palsy and neuromuscular scoliosis; online patient education using large language models (LLMs); and socioeconomic disparities in deformity care. Two topics were cold: sagittal alignment and spinopelvic parameters in AIS, and biomechanical pedicle screw-rod testing. Although no standalone machine learning (ML) cluster emerged, ML and ar …
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.
Type 2 diabetes is a significant global health concern. It often causes diabetic foot ulcers (DFUs), which affect millions of people and increase amputation and mortality rates. Despite existing guidelines, the complexity of DFU treatment makes clinical decisions challenging. Large language models such as chat generative pretrained transformer (ChatGPT), which are adept at natural language processing, have emerged as valuable resources in the medical field. However, concerns about the accuracy and reliability of the information they provide remain. We aimed to assess the accuracy of various ar…
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 AND AIMS: Diagnosis code classification is a common method for cohort identification in cirrhosis research, but it is often inaccurate and augmented by labor-intensive chart review. Natural language processing using large language models (LLMs) is a potentially more accurate method. To assess LLMs' potential for cirrhosis cohort identification, we compared code-based versus LLM-based classification with chart review as a "gold standard."
APPROACH AND RESULTS: We extracted and conducted a limited chart review of 3788 discharge summaries of cirrhosis admissions. We engineered zero-sh…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) models perform well on retrospective internal medicine datasets, but few have been deployed prospectively as clinician-facing decision support and evaluated for their effect on care. The purpose of this study was to synthesise original primary research evaluating prospectively deployed AI-based clinical decision support systems (CDSSs) in adult internal medicine and acute general medical care. Five databases were searched from inception to 31 May 2026 for original peer-reviewed studies in which an AI-derived CDSS was deployed in a live clinical workflow and compare
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.
Across dialects of English, children with developmental language disorder demonstrate weaknesses in both tense morphology and complex syntax, yet intervention targets often address these domains separately. This study examined whether clinician input during a complex syntax intervention provides rich and varied models of tense morphology. Using a secondary analysis of data from 1 arm of a randomized controlled teletherapy trial, we analyzed clinician utterances during an intervention targeting complement clauses embedded in science instruction for 10 children with developmental language disord
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 closely related paralogues FOXP2 and FOXP1 encode transcription factors with shared functions in the development of many tissues, including the brain. However, while mutations in FOXP2 lead to a speech/language disorder characterized by childhood apraxia of speech (CAS), the clinical profile of FOXP1 variants includes a broader neurodevelopmental phenotype with global developmental delay, intellectual disability, and speech/language impairment. Using clinical whole-exome sequencing, we report an identical de novo missense FOXP1 variant identified in three unrelated patients. The variant, p
Клинический случайСтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: Patient-reported outcomes (PROs) are critical tools for measuring how patients experience their illness and treatment. Neuropsychia … nt challenges for traditional analysis methods. Integrating AI, including machine learning (ML) and large language models (LLMs), may help model longitudinal symptom trajectories to predict deterioration, extract symptoms from free-text clinical notes, and embed outputs in clinical decision support tools. Autonomy, informed consent, data security, bias, access, transpa …
СтатьяОбзорПолный 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.
Lung-protective ventilation in acute respiratory distress syndrome (ARDS) remains under-applied at the bedside, partly due to the absence of integrated, context-aware decision-support tools. Large language models (LLMs) with advanced code generation capabilities have created a new possibility: physicians can now build the bedside tools they need without depending on software vendors or programming expertise. This practice, broadly termed "vibe coding", has entered medical discourse but has not been formally evaluated as a clinical competency. We report the development of VentiProtect ARDS, a r…
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.
Machine learning (ML) and deep learning (DL) are increasingly applied across the clinical spectrum of deep vein thrombosis (DVT), from AI-guided ultrasound diagnosis to perioperative and inpatient risk prediction, but methodological progress has outpaced clinical translation. We aimed to narratively synthesize ML and DL applications in DVT across eight clinical domains and assess their performance and translational readiness. We performed a structured literature search of PubMed, Web of Science, and Scopus (January 2019-April 2026) using predefined disease and technology term blocks restricted
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.
Large language models (LLMs) are integral to cloud-based AI applications, offering robust capabilities for multimodal data processing and retrieval. However, deploying LLMs in environments with multiple users presents notable difficulties, especially in protecting sensitive information. In this study, we present PMIRS, a system designed to support secure, privacy-focused retrieval of multimodal image and text data. PMIRS allows users to transmit images or text to a simulated cloud-based LLM environment safely in a privacy-preserving manner. PMIRS mitigates privacy risks through a combination o…
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 vivo confocal microscopy (IVCM) is a critical ophthalmic examination that provides in vivo cytological and neurological information essential for diagnosing corneal and certain systemic diseases, but its clinical utility is limited by time-consuming interpretation and the need for subspecialty expertise. We developed IVCM-Insight, an artificial intelligence (AI) system integrating image-text contrastive learning with large language models (LLMs) for automated report generation and interactive question answering (QA). Based on 30,368 IVCM images and 4155 paired clinical reports, the model wa…
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: Persona prompting is widely used to steer large language models (LLMs), but its effects on safety-critical clinical reasoning are not well characterized.
METHODS: We performed a two-by-two factorial in silico experiment crossing time-pressure framing (high versus low) with optimization target (safety-first versus lean-efficiency). We used 28 Japanese-language synthetic emergency department vignettes covering chest pain, abdominal pain, headache, and dyspnea. Four trap cases contained prespecified contraindication or sequencing rules. Each persona evaluated each vignette twice, yie…
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.
Antimicrobial Resistance (AMR) is a global concern demanding high-throughput and precise AMR surveillance strategies. This review provides a comprehensive list of Artificial Intelligence (AI) driven frameworks widely employed in the early detection, structural characterization, and designing of novel inhibitors to block the resistance pathways critical for AMR. Deep learning algorithms including DeepGO, DeepGOPlus, DeepGO-SE, PFresGO, DPFunc, ProtENN and graph-based architectures of GraphSite, GrASP enables precise functional annotation of resistance-associated proteins. AI-guided protein mode
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: The rise of artificial intelligence (AI) and large language models like Llama, Gemini, or Generative Pretraining Transformer (GPT) signals a promising new era in natural language processing and has significant potential for application in medical care. This study seeks to investigate the potential of GPT-4 for automated therapy recommendations by examining individual patient health record data with a focus on gynecologic malignancies and breast cancer.
METHODS: We tasked GPT-4 with generating independent treatment proposals for 60 randomly selected patient cases presented at gyneco…
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 Radiology reports often contain follow-up recommendations vital for optimal patient care, prevention of complications, and mitigation of legal risk. However, there is a lack of comprehensive comparison methods for identifying these recommendations across a large volume of reports from various modalities, including open-source large language models. Purpose To evaluate the performance of machine learning (ML) models, including Meta's open-source LLAMA3 and OpenAI's Health Insurance Portability and Accountability Act-compliant Generative Pre-trained Transformer, in identifying follow-…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Mammographic imaging is essential for breast cancer detection and diagnosis. In addition to masses, calcifications are of concern and the early detection of breast cancer also heavily relies on the correct interpretation of suspicious microcalcification clusters. Even with advances in imaging and the introduction of novel techniques such as digital breast tomosynthesis and contrast-enhanced mammography, a correct interpretation can still be challenging given the subtle nature and large variety of calcifications.
PURPOSE: Computer simulated lesion models can serve to develop, optim
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