As oncology research continues to advance, the synthesis of clinical trial evidence is becoming more demanding for healthcare professionals, yet it remains critical for improving the provision of care. While sometimes inconsistent, large language models (LLMs) have emerged as a potential solution to automate literature screening and data extraction. This technical report describes the iterative development of an AI-assisted literature synthesis tool for radiation oncology research. A screening and data extraction tool was developed in three phases using ChatGPT-4o. In Phase 1, prompts were ite…
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: Recent progress has demonstrated the potential of deep learning models in analyzing electrocardiogram (ECG) pathologies. However, this method is intricate, expensive to develop, and designed for specific purposes. Large language models show promise in medical image interpretation, and yet their effectiveness in ECG analysis remains understudied. Generative Pretrained Transformer 4 Omni (GPT-4o), a multimodal artificial intelligence model, capable of processing images and text without task-specific training, may offer an accessible alternative.
OBJECTIVE: This study aimed to 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.
Background: Hepatopancreatobiliary (HPB) surgery is among the most complex domains in oncologic care, where decisions entail significant risk-benefit considerations. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for improving individualized decision-making through enhanced risk stratification, complication prediction, and survival modeling. However, its role in HPB oncologic surgery has not been comprehensively assessed. Methods: This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines and registered with PROSPERO ID: CRD420251114173. A comprehensive search acro
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.
In this paper, we leveraged Large Language Models(LLMs) to accelerate data wrangling and automate labor-intensive aspects of data discovery and harmonization. This work promotes interoperability standards and enhances data discovery, facilitating AI-readiness in biomedical science with the generation of Common Data Elements (CDEs) as key to harmonizing multiple datasets. Thirty-one studies, various ontologies, and medical coding systems served as source material to create CDEs from which available metadata and context was sent as an API request to 4th-generation OpenAI GPT models to populate e…
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.
Undiagnosed and untreated human immunodeficiency virus (HIV) infection increases morbidity in the HIV-positive person and allows onward tran … ls to identify patients suspected of being infected with the virus: classical ML algorithms and two Large Language Models (LLMs) from the biomedical domain in Spanish. The results show that both LLMs outperform classical ML algorithms in the two settings we explore: one dataset version is balanced, containing an equal number of suspicious and non-suspicious patients, w …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 AND OBJECTIVE: Colonoscopy is a time proven, safe, and gold standard screening method for colorectal cancer (CRC). In order to achieve its objectives, quality markers have been defined for colonoscopy, including withdrawal time (WT). WT is defined as the time spent from reaching the cecum or terminal ileum till the end of procedure in colonoscopies without any additional interventions. This review aims to provide evidence on WT efficacy and future directions.
METHODS: We conducted a comprehensive literature search of articles evaluating WT. Search was limited to English language ar
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.
OBJECTIVES: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) is a common tool for screening mild cognitive impairment (MCI) and dementia. Studies in multiple clinical groups provide evidence for various factor structures mapping to different cognitive domains. We tested the factor structure of the MoCA in a large cohort of early Parkinson disease (PD).
MATERIALS AND METHODS: Complete MoCA data were available from an observational cohort study for 1738 patients with recent-onset PD (64.6% male, mean age 67.6, SD 9.2). Confirmatory factor analysis (CFA) was applied to test previously defined two-factor
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: Microvascular free tissue transfer is the primary reconstructive method in patients with complex defects of the head and neck. D … l machine learning analysis using Peter-Clark algorithmic discovery, external knowledge inputs, and large language models was performed to determine predictors of complications.
RESULTS: The dataset included 155 subjects with 116 features. These 116 features were generated from the extracted clinical variables after preprocessing, categorical encoding, numerical trans …
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.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of DeepSeek (R1 version), an open-source large language model, in three core clinical scenarios: answering patients' common questions, interpreting PET/CT reports with follow-up inquiries, and diagnosing complex cases, and comparison with GPT-5.3, to verify the clinical applicability of DeepSeek-R1 as an alternative AI assistant.
METHODS: A total of 39 standardized tasks were assigned to both models, including responding to 15 frequently asked questions about [18F]FDG PET/CT, interpreting 12 anonymized reports of lung cancer and lymphoma (with follow-up
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: Large language models show promise in medical tasks, but their systematic error patterns in high-stakes clinical settings remain poorly understood, limiting safe deployment.
METHODS: A three-phase simulation study was conducted. In phase 1, researchers selected 103 multiple-choice questions and 30 clinical scenario questions, derived from an LBP examination question bank and clinical guidelines and systematically evaluated five mainstream LLMs (GPT-5, GPT-4o, GPT-o3, Deepseek-V2.5, and Grok-4) across six dimensions: accuracy, completeness, practicality, readability, safety, and ou…
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.
Facial analysis is increasingly being explored as a source of scalable behavioral signals relevant to Alzheimer's disease (AD) and AD-related cognitive impairment. In this narrative review, informed by a structured literature search, we summarize current evidence on the biological and behavioral basis of facial alterations in AD, with particular emphasis on affective expressivity, neuropsychiatric manifestations, and dynamic facial behavior. We also review representative artificial intelligence-based facial analysis methods, including commonly used datasets, feature representations, and modeli
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.
Africa's vast genetic diversity poses challenges for optimising drug treatments in the continent, which is exacerbated by the fact that drug discovery and development efforts have historically been performed outside Africa. This has led to suboptimal therapeutic outcomes in African populations and overall scarcity of relevant pharmacogenetic data, including characteristic genotypes as well as drugs prescribed in the continent to treat infectious diseases. Here, we propose a general approach to identify drug-gene pairs with potential pharmacogenetic interest. Our pipeline couples machine learni
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.
Twin and family studies have demonstrated that most cognitive traits are moderately to highly heritable. Neurodevelopmental disorders such as dyslexia, autism, and specific language impairment (SLI) also show strong genetic influence. Nevertheless, it has proved difficult for researchers to identify genes that would explain substantial amounts of variance in cognitive traits or disorders. Although this observation may seem paradoxical, it fits with a multifactorial model of how complex human traits are influenced by numerous genes that interact with one another, and with the environment, to pr
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 model (LLM) artificial intelligence chatbots using generative language can offer smoking cessation information and advice. However, little is known about the reliability of the information provided to users.
OBJECTIVE: This study aims to examine whether 3 ChatGPT chatbots-the World Health Organization's Sarah, BeFreeGPT, and BasicGPT-provide reliable information on how to quit smoking.
METHODS: A list of quit smoking queries was generated from frequent quit smoking searches on Google related to "how to quit smoking" (n=12). Each query was given to each chatbot, and
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: Research regarding disparities in physical restraint use in the emergency department (ED) is limited. We evaluated the role of race, ethnicity, and preferred language on the application of physical restraint among ED patients held under a Massachusetts section 12(a) order for mandatory psychiatric evaluation.
METHODS: We identified all ED patient encounters with a section 12(a) order across a large integrated 11-hospital health system from January 2018 through December 2019. Information on age, race, ethnicity, preferred language, insurance, mental illness, substance use, history
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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.
Text normalization (TN) is a crucial preprocessing task in Natural Language Processing (NLP) that enables the conversion of noisy, informal texts into standardized forms suitable for downstream applications, such as machine translation, speech recognition, text-to-speech systems, sentiment analysis, and information retrieval. User-Generated Content (UGC) from social media and messaging platforms often contains irregularities such as abbreviations, phonetic spellings, code-switching, and orthographic inconsistencies. These irregularities have significant implications, especially for low-resourc
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.
Drug resistance poses a crucial challenge in healthcare, with response rates to chemotherapy and targeted therapy remaining low. Individual patient's resistance is exacerbated by the intricate heterogeneity of tumor cells, presenting significant obstacles to effective treatment. To address this challenge, DrugFormer, a novel graph-augmented large language model designed to predict drug resistance at single-cell level is proposed. DrugFormer integrates both serialized gene tokens and gene-based knowledge graphs for the accurate predictions of drug response. After training on comprehensive singl
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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: Depression affects people's daily lives and even leads to suicidal behavior. Text-based depression estimation using natural language processing has emerged as a feasible approach for early mental health screening. However, most existing reviews often included studies with weak depression labels, which affected the reliability of the results and further limited the practical application of the automatic depression estimation models.
OBJECTIVE: This review aimed to evaluate the predictive performance of text-based depression models that used standard labels, and to identify text res
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Suicide is a multifactorial phenomenon influenced by social, cultural, biological, and psychological factors, whose early detection remains challenging. According to the World Health Organization, suicide is the third leading cause of death among individuals aged 15-29 years, representing a major public health concern for young populations worldwide. In first-contact clinical settings, screening opportunities are often constrained by limited time, sparse patient information, and operational workflows. This study evaluates the feasibility of detecting suicidal behavior from short
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: Few large-scale, semantically informed mappings of medical education research exist: traditional methods such as keyword co-occurrence and Latent Dirichlet Allocation cannot capture the contextual meaning of scientific abstracts. This study aimed to identify major research topics in medical education, classify their temporal trends, explore temporal associations with major policy and technology developments, and characterize their structural positioning.
METHODS: We applied BERTopic, a transformer-based topic modeling framework, to 276,253 English-language publications from PubMed
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.
MedElevator
Войти в исследования