Advancements in large language models have increased the use of AI-generated content in nursing education; however, concerns remain regarding the reliability and quality of such outputs. This study aimed to evaluate the reliability and quality of nursing care plans generated by ChatGPT-5 and to compare them with those previously produced using ChatGPT-3.5. This methodological follow-up study used a descriptive and comparative design. Forty nursing diagnoses previously analyzed in 2023 were re-evaluated using ChatGPT-5 to ensure methodological continuity. Generated care plans were assessed usin…
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.
Fever in the returning traveller is a challenging presentation that requires a wide array of clinical expertise and draws on complex medical … ng traveller; however, clinical utility, safety, and real-world effectiveness remain unestablished. Large language models represent an emerging area of interest but were not evaluated in the studies included in this review.
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.
AIMS AND METHOD: This study aimed to develop and evaluate a predictive model using electronic health record (EHR) data from a large south London mental health service, in order to identify patients 3 months following first referral who are at risk of subsequent high-intensity service use over the subsequent 12 months. Early identification of such patients may support proactive and personalised care planning, reducing the need for high-cost episodes of care. Predictive models were developed using information from 18 869 patients newly referred between 2007 and 2011. High-intensity use was defin
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: Voice data combined with large language models may detect cognitive impairment, yet an interpretable framework has not been formally established. We developed and validated a scalable and interpretable framework, the Neurocognitive Speech Taxonomy (NST).
METHODS: NST maps 314 voice features to 7 neurocognitive domains derived from neuropsychology, speech pathology, neurology and related fields. The domains capture features including articulatory precision, cognitive-linguistic, executive fluency & planning, phonation & laryngeal control, prosodic modulation, lexical-semantic, an…
СтатьяПрепринтПоиск 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: The digital transformation of healthcare is creating new opportunities to enhance access, engagement, and outcomes in exercise, fit … ote monitoring platforms, and emerging technologies including virtual reality, 5G connectivity, and large language models. Applications were evaluated in the context of CVD prevention, rehabilitation, and behavior change.
RESULTS: Digital tools can personalize exercise prescriptions, monitor physiologic metrics, and support remote supervision in clinical and community …
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.
Few-Shot Action Recognition (FSAR) is a challenging task that requires recognizing novel action categories with a few labeled videos. Recent … rporation framework for FSAR that makes use of decoupled Spatial and Temporal knowledge provided by large language models to learn expressive multi-granularity prototypes. In the decomposition stage, we decouple vanilla action names into diverse spatio-temporal attribute descriptions (action-related knowledge). Such commonsense knowledge complements semantic contexts f …
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.
Zero-shot anomaly detection is crucial for privacy-sensitive scenarios with limited target data. However, prominent methods based on visual-language models suffer from semantic overlap due to simplistic generic prompts, while the reductive design of visual representations fails to capture crucial local details and global structures, leading to alignment deviation between text and visual embeddings. In this paper, we propose S2SWCLIP, which integrates semantic-optimized prompts with wavelet-spatial synergy to advance the design principles by refining prompt learning, enriching visual representa
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.
PURPOSE: Prior authorization (PA) for exome or genome sequencing is a time-consuming process that impedes timely rare disease diagnosis. Large language model-based browser agents offer potential for automating these workflows, but their clinical reliability remain uncharacterized.
METHODS: We developed a sandbox compromising a simulated ES/GS PA submission payer portal and a synthetic EHR containing 836 patient records spanning compliant profiles and deficient profiles with different types of issues. Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash, and Claude Opus 4.5 were evaluated on task completion rate, for
СтатьяПрепринтПоиск 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.
UNLABELLED: Artificial intelligence (AI) systems have quietly crossed an uncomfortable threshold: on a growing range of diagnostic tasks, they often match, and in some well-defined tasks even exceed, human performance. Evidence from large language models such as Med-PaLM and GPT-4, and deep learning systems in pathology, radiology, and hematology, shows high accuracy and reproducibility, challenging traditional human benchmarks, although still being subject to substantial heterogeneity in the studies cited. Yet most evaluation frameworks continue to treat human consensus on curated, retrospect…
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.
Autonomous artificial intelligence (AI) systems for retinal image interpretation are being deployed in routine clinical practice, fundamenta … ficial intelligence as educational tool, explainability and pedagogy, risks to trainee development, large language models and assessment validity, and institutional responses. AI creates genuine opportunities for personalized case allocation, synthetic dataset generation, explainable visual feedback, and knowledge scaffolding in medical retina training, while simultane …
СтатьяScoping ReviewПолный 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.
Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative force in modern ophthalmology, enabling rapid advances in disease detection, cl … at the next phase of AI in ophthalmology will involve multimodal learning systems, integration with large language models, and deployment in global eye-care networks to address disparities in access to care. A collaborative approach involving clinicians, data scientists, regulators, and industry will be essential to ensure safe, ethical, and effective adoption of AI te …
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming thyroid care, with applications spanning ultrasound risk stratification, cytopathology, histopa … including differentiation of Graves' disease from thyroiditis and levothyroxine dose optimization. Large language models are improving in patient education but are not approved for diagnostic use and remain prone to fabricated citations and version drift. AI should be regarded as a decision-support adjunct that augments, rather than replaces, endocrinologist judgment, …
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.
Bitter taste receptors (TAS2Rs) are G protein-coupled receptors (GPCRs) expressed most notably on the tongue, but also in many extraoral tissues. TAS2R ligands are used for improving bitter-drug compliance, treating various illnesses, and studying the receptors' extraoral functions. Although machine learning, a promising drug discovery tool, can be used to predict TAS2R activators, obtaining high-quality features for training is time-intensive and reliant on specialized software. This work explores the potential of transformers (a neural network architecture for extracting features from sequen
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.
Extracting structured labels from radiology reports has been employed to create vision models to simultaneously detect several types of abnormalities. However, existing works focus mainly on the chest region. Few works have been investigated on abdominal radiology reports due to more complex anatomy and a wider range of pathologies in the abdomen. We propose LEAVS (Large language model Extractor for Abdominal Vision Supervision). This labeler can annotate the certainty of presence and the urgency of seven types of abnormalities for nine abdominal organs on CT radiology reports. To ensure broad
СтатьяПрепринтПолный 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.
Predicting T-cell receptor (TCR) recognizing antigen peptides is crucial for understanding the immune system and developing new treatments for cancer, infectious and autoimmune diseases. As experimental methods for identifying TCR-antigen recognition are expensive and time-consuming, machine-learning approaches are increasingly used. However, existing computational tools often struggle with generalization due to limited data and challenges in acquiring true non-recognition pairs and rarely integrate multiple biological features into unified frameworks. To address these challenges, we propose a
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.
The discovery of novel antimicrobial peptides (AMPs) against clinical superbugs is urgently needed to address the ongoing antibiotic resistance crisis. AMPs are promising candidates due to their broad-spectrum activity, rapid bactericidal mechanisms and reduced likelihood of inducing resistance compared with conventional antibiotics. Here, a pre-trained protein large language model (LLM), ProteoGPT, was established and further developed into multiple specialized subLLMs to assemble a sequential pipeline. This pipeline enables rapid screening across hundreds of millions of peptide sequences, en
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.
Alzheimer's Disease (AD) poses a considerable global health challenge, necessitating early and accurate diagnostics. The Mini-Mental State Examination (MMSE) is widely used for initial screening, but its traditional application often underutilizes the rich multimodal data it generates, such as videos, images, and speech. Integrating these modalities with modern Large Language Models (LLMs) offers untapped potential for improved diagnostics. In this study, we propose a multimodal LLM framework fundamentally reinterprets MMSE data. Instead of relying on conventional, often limited MMSE features,…
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 Patients often seek information online regarding Mohs micrographic surgery. Google's "People Also Ask" algorithm provides insight … ogenic trauma. In qualitative research applications involving a panel of reviewers, high-performing large language models offer a suitable component of a review board and complement human expertise.
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.
Generative artificial intelligence (AI) technologies have the potential to revolutionise healthcare delivery but require classification and … plications to assess its effectiveness in categorising safety issues: patient-facing conversational large language models (LLMs) and an ambient digital scribe (ADS) system for clinical documentation. In the LLM analysis, we identified 45 errors across 27 patient medical queries, with omission being the most common (42% of errors). Of the identified errors, 50% were cat …
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.
Neuroendocrine neoplasms (NENs) are rare and heterogeneous malignancies requiring multidisciplinary management. Large language models (LLMs) are emerging as decision-support tools, but their role in therapeutic decision-making is largely unexplored. ARTEMIS was a pilot cross-sectional study comparing three configurations-a baseline GPT, a customised GPT with static domain knowledge (GPTs), and a retrieval-augmented GPT (RAG)-against a panel of nine Italian NEN experts using twenty simulated, non-surgical cases. The primary endpoint was non-inferiority for systemic therapy recommendations; seco…
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