Cardiac diseases are one of the leading causes of death worldwide. Electrocardiography (ECG) is one of the major diagnostic methods to detect cardiac diseases, including historical and acute myocardial infarction and arrhythmias. Recent advancements in AI, especially the introduction of multimodal large language models capable of understanding images, may provide a high level of accuracy in interpreting ECG images for possible cardiac diseases. We investigated Google Gemini 2.5 Pro and OpenAI GPT-4o for their abilities in recognizing the cardiac conditions on a corpus of 928 annotated ECG imag…
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 study evaluated the distribution of research on the use of large language models (LLMs) in ophthalmology through a bibliographic analysis of articles retrieved from PubMed through November 2024. Studies were categorized into four main areas of LLM application: clinical decision-making (further divided according to subspecialties), education, patient interactions, and miscellaneous applications. Descriptive statistics were used to analyze the distribution of studies by ophthalmic subspecialty, geographical region, journal quality, and author characteristics, including gender and scholarly …
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: Alzheimer's disease (AD) research produces extensive genomic and clinical data, yet general large language models (LLMs) often generate inaccurate or superficial outputs. We introduce AD-GPT, a domain-specific framework for reliable information retrieval and synthesis of AD-related knowledge.
METHODS: We integrated curated genomic resources, including cis-eQTL and sQTL data across 13 brain regions from GTEx, genomic location information from NCBI, and gene function annotations from OMIM, together with approximately 150,000 AD-related publications from NCBI's PubMed. AD-GPT adopts …
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.
Influenza-like illness (ILI) remains a persistent global health challenge, necessitating accurate forecasting tools for timely public health response. This study systematically benchmarks fine-tuned large language models (LLMs), e.g., Llama2 and GPT2, for influenza surveillance forecasting in data-limited time-series settings. We develop a lightweight fine-tuning framework that adapts pre-trained LLMs using compact embedding and prediction layers and evaluate it on seven weekly aggregated real-world surveillance datasets. Despite sample sizes of only ∼523 time points per region and the absence…
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 are entering clinical workflows faster than health-care institutions can assign responsibility for their failures. This situation is creating governance gaps with consequences that extend beyond individual patients to public health systems. The result is an accountability vacuum in which responsibility for harm mediated by large language models can be spread across clinicians, institutions and vendors. This responsibility gap distributes harm inequitably, particularly in low- and middle-income countries where regulatory infrastructure for digital health is still developin…
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: Large language models (LLM) and generative Artificial Intelligence are increasingly providing health information. We have applied a novel method to evaluate the harm reduction information generated by popular LLMs. We focused on the filtration of oral medications for injection and the availability of local harm reduction services.
METHODS: We designed a scoring rubric to evaluate the accuracy of the information provided by each LLM and applied it to four unique, commonly used LLMs.
RESULTS: Gemini 2.5 Flash (87%) and ChatGPT-4o (77%) scored higher than DeepSeek R1 Distill Llama…
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 emergence of foundation models with trillion-level parameters has redefined the landscape of artificial intelligence. Various fields are … e background and research status of biological large-scale models, and discusses future directions. Large language models (LLMs) and other large-scale foundation models have rapidly advanced in recent years, enabling powerful representation learning and generation across text, sequences, and multimodal data. In bioinformatics and biomedicine, these models are increasin …
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.
BACKGROUND AND AIM: The rapid advancement of generative artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), has opened new frontiers in healthcare, with emerging implications for hepatology. This systematic review synthesizes the current state of research on the application of LLMs in hepatology, focusing on their capabilities in real-world clinical settings, limitations, and future directions.
MATERIALS AND METHODS: Electronic databases, including MEDLINE, EMBASE, and OVID as a search platform, were used to identify eligible studies from inception to January 2025. Eligib…
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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) have the potential to revolutionize ophthalmic care, but their evaluation practice remains fragmented. A systematic assessment is crucial to identify gaps and guide future evaluation practices and clinical integration.
OBJECTIVE: This study aims to map the current landscape of LLM evaluations in ophthalmology and explore whether performance synthesis is feasible for a common task.
METHODS: A comprehensive search of PubMed, Web of Science, Embase, and IEEE Xplore was conducted up to November 17, 2024 (no language limits). Eligible publications quantita…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 avoidance of mistakes by humans is achieved through continuous learning, error correction, and experience accumulation. This process is known to be both time-consuming and laborious, often involving numerous detours. In order to assist humans in their learning endeavors, ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) has been developed as a collection of large language models (LLMs) capable of generating responses that resemble human-like answers to a wide range of problems. In this study, we sought to assess the potential of LLMs as assistants in addressing queries related to orbital diseas…
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.
Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS) is a life-threatening condition in which early diagnosis and timely intervention are crucial. Rec … nstrained by data type limitations. This study investigates the feasibility of combining generative Large Language Models (LLMs) with PLMs for predicting ARDS progression. The proposed method leverages LLMs to convert numerical clinical indicators into clinical narratives, followed by classification using PLMs to predict ARDS progression. The proposed method was evalua …
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.
Speech-comprehension difficulties are common among older people. Standard speech tests do not fully capture such difficulties because the tests poorly resemble the context-rich, story-like nature of ongoing conversation and are typically available only in a country's dominant/official language (e.g., English), leading to inaccurate scores for native speakers of other languages. Assessments for naturalistic, story speech in multiple languages require accurate, time-efficient scoring. The current research leverages modern large language models (LLMs) in native English speakers and native speaker…
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 enhance the performance of large language models (LLMs) in biomedical natural language processing (BioNLP) by introducing a domain-specific instruction dataset and examining its impact when combined with multi-task learning principles.
MATERIALS AND METHODS: We created the BioInstruct, comprising 25 005 instructions to instruction-tune LLMs (LLaMA 1 and 2, 7B and 13B version). The instructions were created by prompting the GPT-4 language model with 3-seed samples randomly drawn from an 80 human curated instructions. We employed Low-Rank Adaptation (LoRA) for parameter-efficient…
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.
PURPOSE: Pneumothorax requires rapid recognition and accurate interpretation of chest X-rays (CXRs), particularly in acute settings where de … mall pneumothoraxes. Despite high specificity, low sensitivity limits the use of current multimodal large language models as rule-out tools for pneumothorax. With continued refinement, these models may eventually support radiologists by improving workflow efficiency and diagnostic confidence.
CLINICAL SIGNIFICANCE: Automated systems capable of high specificity but low …
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.
Adolescent suicide risk is often expressed through language before it becomes visible in clinical encounters, yet current prevention still relies heavily on episodic screening and limited specialist resources. Large language models (LLMs) may help interpret crisis chats, clinical notes, school-counseling records, and online disclosures, but their relevance to public mental health depends on a practical question: can language signals lead to timely and accountable human action? This mini review examines LLMs in adolescent suicide prevention through this Evidence-to-Action perspective. Current e…
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.
RATIONALE: Recent studies have found that stigmatizing terms can incline physicians to pursue punitive approaches to patient care. The intensive care unit (ICU) contains large volumes of progress notes that may contain stigmatizing language, which could perpetuate negative biases against patients and affect healthcare delivery. Patients with substance use disorders (alcohol, opioid, and non-opioid drugs) are particularly vulnerable to stigma. This study aimed to examine the performance of Large Language Models (LLMs) in the identification of stigmatizing language from ICU progress notes of pat…
СтатьяПрепринтПоиск 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: H. pylori infection is a worldwide health issue, fueling rising demand for medical counseling. LLMs have the potential to serve in medical counseling. However, their performance remains unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of LLMs in providing H. pylori related medical counseling in a Chinese context.
METHODS: 20 H. pylori-related questions were collected, covering four domains: definition and symptoms, diagnosis, treatment, and prevention. Each question was asked thrice in Chinese to each LLM. We assessed the responses across five dimensions (accura
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.
Large language models (LLMs) show strong generalization, yet their ability to interpret structured medical data remains insufficiently studied. This work evaluated four LLMs-Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, GPT-4o, and LLaMA 3.1-70B-using comprehensive health checkup data from the Korean National Health Insurance Service. Multiple prompting strategies (few-shot, role-based, constraint-based, and Chain-of-Thought) were tested. Zero-shot accuracy averaged 0.69 (SD 0.06), increasing to 0.92 (0.06) with combined strategies and to 0.95 (0.07) with Chain-of-Thought. Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, …
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.
Parkinson's Disease (PD) treatment is challenging due to symptom heterogeneity and the lack of a definitive cure. Lifelong medication requires personalized treatment plans developed by physicians, but such approaches are constrained by high costs and limited physician capacity. Although deep learning (DL) methods have been explored, they lack interpretability and are restricted to numerical data inputs. In this study, we propose a novel framework that leverages large language models (LLMs) to design personalized PD treatment strategies, integrating both patient information in natural language …
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.
MedElevator
Войти в исследования