BACKGROUND: Cell-penetrating peptides (CPPs) facilitate the delivery of a variety of therapeutic molecules across the plasma membrane, from … its naked version. Furthermore, we explored an alternative approach using pre-trained protein-based Large Language Models (LLMs) - ProtT5, ProtBERT, and ESM-2 - to generate the embeddings, resulting in three task-specific models, namely CPP2LLM. Benchmarking against state-of-the-art CPP prediction tools demonstrates that CPP2Vec achieves robust predictive performance 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.
BACKGROUND: Congestive heart failure (CHF) is a common cause of hospital admissions. Medical records contain valuable information about CHF, but manual chart review is time-consuming. Claims databases (using International Classification of Diseases [ICD] codes) provide a scalable alternative but are less accurate. Automated analysis of medical records through natural language processing (NLP) enables more efficient adjudication but has not yet been validated across multiple sites.
OBJECTIVE: We seek to accurately classify the diagnosis of CHF based on structured and unstructured data from eac
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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: Automated ICD coding on medical texts via machine learning has been a hot topic. Related studies from medical field heavily relies on conventional bag-of-words (BoW) as the feature extraction method, and do not commonly use more complicated methods, such as word2vec (W2V) and large pretrained models like BERT. This study aimed at uncovering the most effective feature extraction methods for coding models by comparing BoW, W2V and BERT variants.
METHODS: We experimented with a Chinese dataset from Fuwai Hospital, which contains 6947 records and 1532 unique ICD codes, and a public Sp
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.
The subjective nature of descriptive endoscopic diagnosis and the propensity of large vision-language models (LVLMs) to produce semantic hallucinations pose significant threats to clinical safety and standardized patient management. While computer-aided detection (CADe) systems are widely adopted for lesion localization, the transition toward standardized descriptive diagnosis (CADx) remains hindered by large model size, high inference latency, and hallucination risks. To address these barriers, we propose EndoCADx, a compact, low-latency generative framework tailored for standardized gastric
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.
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by a wide spectrum of motor and non-motor symptoms, often leading to delayed or inaccurate diagnosis. Conventional diagnostic methods frequently suffer from limited sensitivity, scalability, and interpretability, thereby restricting their utility in clinical settings. To address these limitations, this study presents a novel AI-driven diagnostic framework that integrates multimodal data fusion, deep learning-based classification, and generative language modeling to improve diagnostic accuracy and enable personal
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 deployment of deep neural networks in safety-critical domains demands reliable estimates of predictive confidence, yet conventional arch … our qualitative comparisons share a common basis. We close with a brief treatment of uncertainty in large language models and open research directions, including efficient epistemic measures for classification, last-layer diversity, diversity and calibration under shift, and hybrid architectures.
СтатьяОбзорПоиск 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.
Multiple sequence alignment (MSA) is a foundational task in computational biology, underpinning protein structure prediction, evolutionary analysis, and domain annotation. Traditional MSA algorithms rely on pairwise amino acid substitution matrices derived from conserved protein families. While effective for aligning closely related sequences, these scoring schemes struggle in the low-identity "twilight zone". Here, we present a new approach for constructing MSAs leveraging amino acid embeddings generated by protein language models (PLMs), which capture rich evolutionary and contextual informa
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: Biosecurity practices mitigate disease risk on farms; however, adoption and consistent implementation remain variable across farmers. Improved communication of biosecurity information could increase uptake, reduce disease incidence and improve productivity, profitability and animal welfare.
METHODS: This project developed a framework leveraging large language models (LLMs) to transform complex biosecurity guidance into accessible information for livestock farmers. The system condenses expert advice from publicly available UK government and veterinary advisory sources to generate m…
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: Artificial intelligence (AI) has rapidly emerged as a leading technology driving advances in emergency medicine, particularly in medical education.
OBJECTIVE: This narrative review seeks to synthesize current literature on the applications, benefits, limitations, and future directions of AI in emergency medicine education across undergraduate, graduate, and continuing medical education for medical educators.
DISCUSSION: AI tools such as large language models are rapidly being implemented in educational strategies such as case-based learning, simulation, self-directed learning, …
СтатьяОбзорПоиск 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.
Microbial lipases are versatile biocatalysts with high catalytic efficiency, substrate specificity, stability, and ability to catalyze a wide range of processes under mild environmental conditions, which make them highly valuable in various industrial and biotechnological applications. However, traditional methods of enzyme discovery and engineering rely on cultured microorganisms and labor-intensive experimental processes. This study highlights recent developments in metagenomics and AI technologies for microbial lipase discovery and engineering and providing a brief overview of the sources,
СтатьяОбзорПоиск 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.
Clinical trial recruitment continues to fail at scale, with eligible patients often invisible to routine screening despite being present in electronic health records. Disease stage, treatment response, biomarker results, and clinical reasoning are frequently documented in narrative form rather than structured fields, placing eligibility-relevant information beyond the reach of conventional recruitment workflows. This narrative review examines applications of artificial intelligence (AI), and particularly large language models, across the recruitment pipeline. The evidence is organized around t…
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 (GenAI) and large language models are rapidly entering mental health research and service delivery, yet their dominant use remains symptom-centric, emphasizing screening, classification, triage, and risk detection. For older adults, mental health is often inseparable from existential concerns: loss of social role, disrupted continuity of self, loneliness, diminished dignity, and questions of legacy. This perspective argues that GenAI should not be conceptualized as an autonomous substitute for clinicians, nurses, social workers, or family caregivers. Instead,…
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.
Undergraduate clinical education is currently facing severe challenges, including the widening gap between theoretical knowledge and clinical practice, the explosive growth of evidence-based medical information, and the difficulty of traditional teaching models in providing personalized guidance and large-scale high-fidelity clinical scenario simulation. Conventional teaching methods, especially traditional Problem-Based Learning (PBL), are insufficient in real-time feedback, adaptive case generation, and immersive skill training. Artificial intelligence (AI) technologies represented by natura
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 increasingly being explored in infection prevention and control (IPC) education as a means of addressing lim … ral assessment, AI-integrated virtual and extended reality for immersive and adaptive learning, and large language models for knowledge support and interactive learning. Available studies suggest that AI-assisted interventions may improve procedural performance, learner engagement, feedback efficiency, and selected measures of knowledge or self-efficacy. However, the 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.
Large language models (LLMs) are increasingly used for radiology report extraction, but many published applications lack the implementation details needed for reproducibility. This technical report provides a complete implementation-level description of a locally deployed LLM pipeline for structured classification of radiology reports. We describe a report classification system built around Qwen2.5-7B-Instruct, an open-weight instruction-tuned LLM served through a local Ollama runtime rather than a cloud application programming interface, and applied to a corpus of 10,222 elbow magnetic resona…
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: Patient education is essential in the management of cardiomyopathies, including dilated, restrictive, and hypertrophic subtypes, which often involve complex diagnostic and treatment pathways. Traditional educational resources may not address varying health literacy levels. Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly large language models such as ChatGPT and DeepSeek AI, offer new avenues for generating accessible and scalable patient education materials. This study evaluates the performance of these tools in that context.
METHODOLOGY: This cross-sectional s…
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.
AIM: The aim of this study is to explore the capabilities of large language models (LLMs), such as ChatGPT, in assigning Lung-Reporting and Data Systems (RADS) scores when given radiology report findings, and to explore prompt engineering practices for efficient and effective integration of artificial intelligence (AI) into radiology workflows.
MATERIAL AND METHODS: A total of 327 de-identified low-dose lung screening computed tomography (CT) reports were evaluated using GPT- 4o, with instructions to assign Lung-RADS scores based on the reports provided. Structured and unstructured zero-shot …
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.
CLINICAL RELEVANCE: The retina is a unique and accessible window to the central nervous system and its vasculature. Ocular fundus examinatio … trated considerable potential for automated ocular image interpretation. The latest developments in large language models show promise in providing aids in diagnosis and management.
CONCLUSIONS: Further research is needed to validate the reliability of AI-powered ocular fundus assessment and to explore how these emerging technologies can be effectively integrated into …
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.
INTRODUCTION: We evaluated a large cohort (N = 408) of monolingual and bilingual speakers with Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) syndromes and longitudinal markers of functional decline and neurodegeneration to determine whether bilingual speakers show more cognitive resilience to neurodegenerative processes.
METHODS: Participants (338 monolingual, 70 bilingual) were diagnosed based on established criteria and then categorized into five clinical groups (healthy controls and memory, language, behavioral, motor-predominant syndromes from participants living with ADRD). Linear mix
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.
The COVID-19 pandemic accelerated the development of AI-driven tools to improve public health surveillance and outbreak management. While AI … sues, particularly those involving data use and algorithmic bias. As AI advances, particularly with large language models, public health officials must develop governance frameworks that stress openness, accountability, and fairness. These systems should address worldwide differences in data access and ensure that AI technologies are tailored to specific local needs. U …
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