AIM: To assess whether immigrant mothers' language barriers are associated with the motor development of infants born preterm, assessed using the Prechtl General Movement Assessment. The assessment of these spontaneous movements allows the prediction of cerebral palsy and neurodevelopmental delay.
METHODS: The study included 508 infants born at 22-36 weeks gestation. At a corrected age of three to five months, general movements were assessed according to Prechtl, and a subsample of 251 infants also underwent coding with the Motor Optimality Score - Revised. Language barriers were measured usi…
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: Natural language processing can transform unstructured clinical data into actionable insights that optimize workflows, improve patient outcomes, and reduce bias. We created a machine learning model that predicted suspicion of acute coronary syndrome (ACS) based on physician notes and assessed its capability to predict major adverse cardiovascular events (MACE) when implemented within the HEART (history, electrocardiogram, age, risk factors, troponin) score.
METHODS: We retrospectively reviewed adults presenting with chest pain to The Ottawa Hospital emergency departments (EDs). GP…
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.
PURPOSE: Broad linguistic properties of masker speech (e.g., phonological and prosodic familiarity) have been shown to affect target speech transcription during speech-on-speech listening. However, it is unclear whether the semantic content of the masker impacts listening accuracy as well. If it does, it would suggest that the semantic content of the masker is co-activated with that of the target rather than being suppressed by a semantic filter mechanism. Also unclear is whether semantic interference from the masker, if found, is attenuated when the masker is in a second language (L2). These …
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.
In this Viewpoint, we highlight the principal cybersecurity measures that should be implemented to facilitate safe and effective integration of large language models (LLMs) into health care and propose a conceptual, life cycle-based framework synthesizing evidence from security and clinical informatics literature. While LLMs offer significant potential for applications in clinical documentation, triage, and medical education, their deployment creates novel vulnerabilities that can compromise patient safety and data confidentiality. We argue that these vulnerabilities must be addressed across t…
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.
Code-switching, or language-switching, which is the use of elements from two or more languages in the same utterance or in the same stretch of conversation (Paradis et al., 2011), is prevalent among bilingual and multilingual speakers. According to the parallel activation hypothesis of language comprehension, both languages of a bilingual are activated during sentence processing, even when there is only monolingual input (Spivey & Marian, 1999). However, studies have also shown that such language mixing can slow down processing (Macnamara & Kushnir, 1971; Soares & Grosjean, 1984). This cost ha…
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.
INTRODUCTION: Physician-patient verbal interactions are fundamental to clinical care and medical education, yet their evaluation is time-intensive and subject to inter-rater variability. We evaluated whether large language models (LLMs) can accurately assess transcribed standardized patient-physician verbal interactions and generate useful narrative feedback.
METHODS: In this single-center study, 12 standardized patient-medical student encounters were independently evaluated by ChatGPT-4o, Gemini 3 Pro, and a physician reviewer using a gold standard rubric composed of 55 history-taking elemen…
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.
Purpose: To compare the diagnostic and management accuracy of large language model chatbots vs that of humans in performing outpatient retina triage in on-call telephone emergencies. Methods: Four large language model chatbots, 3 vitreoretinal surgery fellows, and 3 certified ophthalmic technicians with on-call experience were presented with 10 simulated retina cases representing after-hours telephone calls from patients. Diagnosis and triage recommendations were obtained from chatbots and humans. Recommendations were graded for each chatbot and human respondent. Results: Human graders were si…
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 performance of four large language model based chatbots (LLMs) (ChatGPT-4.0, ChatGPT o1-preview, Gemini, and Meta AI) as decision-support systems for interpreting histopathologic descriptions of oral lesions, assessing agreement between their s generated a suggested primary interpretation and three differential diagnoses. Outputs were categorized as Different, Similar, or Correct compared to the consensus reference diagnosis established by two board-certified pathologists. Statistical analyses included the Friedman test to compare model performance, Wilcoxon signed-ran…
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.
Objective: To investigate the current application status and potential of artificial intelligence (AI) large language models (LLM) in oral mucosal disease consultation. Methods: A questionnaire survey was conducted to inform the utilization of AI for oral mucosal disease-related consultations among patients attending the Department of Oral Medicine, West China Hospital of Stomatology, Sichuan University in November 2025, and to compare the factors influencing AI usage behavior and satisfaction. Nine standardized clinical questions concerning the etiology, symptoms, treatment, care, and prognos…
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Mentorship in predictive large language models (LLMs) presents both opportunities and risks of inequity if these systems are not designed with care. Mentorship quietly shapes medical careers, yet opportunities for it remain unequal. LLMs can analyze student writing and may reveal potential that exams overlook. This predictive capacity could inform fairer mentorship and direct support to students who need it most, helping build a more equitable medical workforce.
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.
Breast cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality among women worldwide, where early and accurate diagnosis is critical for effective treatment. Although recent advances in deep learning have enabled automated radiology report generation from breast ultrasound images, most existing approaches function as black-box systems, limiting clinical trust and interpretability. This study proposes a trustworthy and explainable framework for automated breast ultrasound report generation that combines Vision-Language Modelling (VLM) with multi-level Explainable Artificial Intelli…
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.
PURPOSE: Large language models (LLMs) are becoming increasingly popular in medicine and neurosurgery. Because LLMs are not trained in specific subspecialties or diagnoses, a better understanding of the implications, effectiveness, and use of LLMs by users and clinicians is necessary. To better understand LLM's effectiveness in neurosurgery and aneurysms, we compared community and physician feedback on ChatGPT 4o and Gemini 1.5 Flash responses to frequently asked questions regarding brain aneurysms.
METHODS: External surveys were made available on the Brain Aneurysm Foundation page for patient…
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.
OBJECTIVES: Large language models (LLMs) are increasingly studied for clinical decision support, but high-risk cardiology exposes persistent weaknesses in hallucination control, guideline adherence, and medication-safety reasoning. Heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) is a demanding test case because safe care requires structured guideline-directed therapy, comorbidity-aware monitoring, and reliable risk warnings.
METHODS: We developed a dynamic alignment framework using 1087 retrospective HFrEF cases from Affiliated Zhongshan Hospital of Dalian University. An open-source LLaM…
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: Delayed diagnosis of rare orbital diseases is attributed to limited clinical awareness. Building on prior evidence of multimodal large language models (MLLMs) for detecting common ocular conditions, this study aims to evaluate whether integrating multimodal clinical data can enhance the diagnostic accuracy of MLLMs for rare orbital diseases.
METHODS: We conducted a multinational, multiracial, retrospective study. Two datasets were analyzed: Dataset 1, containing 6,786 single-eye photographs from China, was used to fine-tune a contrastive language-image pre-training (CLIP) for prel…
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.
Accurate organ segmentation is essential for clinical tasks such as radiotherapy planning and disease monitoring. Recent foundation models l … ccuracy, especially for small or morphologically complex structures. We demonstrate that structured language prompts can effectively replace spatial interactions, delivering strong zero‑shot performance and rapid few‑shot adaptation. By quantifying the role of descriptor, this work lays the groundwork for scalable, prompt‑aware segmentation models that gen …
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.
PURPOSE: Large language models (LLMs) may hold the potential to infer pathological diagnoses from imaging findings such as computed tomography or magnetic resonance imaging (MRI). This retrospective study investigates whether an LLM can accurately predict histopathological types of breast lesions based on descriptive findings in contrast-enhanced breast MRI reports written in natural language.
METHODS: We retrospectively analyzed findings from diagnostic imaging reports of consecutive cases of contrast-enhanced breast MRI performed between January and December 2024. Textual descriptions of im…
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.
Responsible use of large language models (LLMs) in life science research demands a unified approach to risk, yet existing guidance treats prompting and verification as separate topics rather than as integrated components of a single risk management framework. This paper addresses that gap for life science researchers. We explain how LLM architecture produces both remarkable capabilities and characteristic failures including hallucination and sycophancy, with particular attention to vulnerabilities most relevant to life science workflows. We argue that effective prompt design is itself a primar…
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: Remotely captured spoken language could provide objective, regular indicators of depression symptom severity. However, research to date has largely used non-clinical, cross-sectional written language and complex machine learning (ML) approaches with limited interpretability.
METHODS: We used linear mixed-effect models to identify interpretable lexical features associated with symptom severity in data from the RADAR-MDD study that comprised 5846 smartphone recordings and Patient Health Questionnaire (PHQ-8) scores from 467 participants in the UK, Netherlands and Spain. We then deve…
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) show promise in clinical applications but face accuracy limitations in disease risk prediction, especially for rare conditions. We evaluated ChatGPT and DeepSeek against task-specific models for cholangiocarcinoma (rare) and myocardial infarction (common) prediction. Standalone LLMs underperformed specialized models, whereas collaborative prediction improved performance. Our findings suggest hybrid architectures leveraging complementary strengths of both approaches represent a promising direction for clinical AI deployment.
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