BACKGROUND: Air pollution epidemiology has primarily relied on measurements from fixed outdoor air quality monitoring stations to derive population-scale exposure. Characterisation of individual time-activity-location patterns is critical for accurate estimations of personal exposure and dose because pollutant concentrations and inhalation rates vary significantly by location and activity.
METHODS: We developed and evaluated an automated model to classify major exposure-related microenvironments (home, work, other static, in-transit) and separated them into indoor and outdoor locations, sleep
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.
Recent multimodal large language models (MLLMs) have made remarkable progress on fine-grained perception tasks under the "Thinking with Images" (TwI) paradigm by iteratively performing various visual tool operations. However, this paradigm relies heavily on frequent external tool calls and repeated image re-encoding, which leads to substantial computational overhead and inference latency. Furthermore, existing models generally lack capability boundary awareness, making it difficult to adaptively determine when to rely on internal parametric knowledge and when to invoke external tools. To addre…
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.
The integration of Large Language Models (LLMs) into clinical workflows has blurred the boundary between passive decision-support tools and systems capable of autonomous diagnostic reasoning. Current regulatory instruments-including the US FDA Clinical Decision Support Software (CDSS) guidance and the EU Artificial Intelligence Act (Regulation EU 2024/1689)-classify these systems primarily as "decision support," yet the non-deterministic outputs and emergent reasoning of generative AI introduce liability complexities these frameworks were not designed to address. This hypothesis and theory art…
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.
Evaluating large language models (LLMs) in the biomedical domain requires benchmarks that can distinguish genuine reasoning from pattern matching and that remain discriminative as model capabilities improve. Existing biomedical question answering (QA) benchmarks are limited in this respect: multiple-choice formats allow models to succeed by answer elimination rather than inference, and widely circulated exam-style datasets are subject to performance saturation and training data contamination. Multi-hop reasoning. i.e., the ability to integrate information across multiple sources to derive an a…
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.
BackgroundWe evaluated whether summaries and large language models (LLMs) preserve predictive performance for inpatient violence risk and assessed performance across demographics.MethodsWe conducted a retrospective study of inpatient encounters at Harborview Medical Center between March 2021 and September 2023. Cases were inpatient behavioural violence events, and each was matched to 10 control encounters. For each encounter, we used clinical notes from the 72 hours before the event for cases and a matched window for controls. We compared Clinical-Longformer trained on original notes with pipe…
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.
The digital transformation of rehabilitation training has become a public health imperative driven by a global demand that outstrips profess … to support motor relearning. Furthermore, we explore the potential of Generative AI and Multimodal Large Language Models (MLLMs) in reshaping interaction paradigms (e.g., Visual Self-Modeling) alongside critical discussions on ethical boundaries. Through a systematic literature review, this paper elucidates the task boundaries of rehabilitation vision and constructs t …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) is increasingly embedded across cardiovascular care, serving as a powerful adjunct fo … c domains, AI has demonstrated potential to improve diagnostic performance and workflow efficiency. Large language models and other AI systems can support structured history-taking, triage, and automated clinical documentation. Digital stethoscope and phonocardiography algorithms enable scalable screening for murmurs and valvular disease with a higher sensitivity for m …
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: Artificial intelligence (AI) is increasingly applied in medicine, yet its clinical integration in hand surgery remains variable … accuracy 78 % vs. 65 %), although calibration and external validation were inconsistently reported. Large language models demonstrated feasibility in simulated settings, achieving passing specialty-exam scores and generating high-quality documentation (mean satisfaction 4.6/5), while showing high sensitivity but variable specificity in treatment recommendations. Roboti …
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.
The Kβ/Kα intensity ratios are critical parameters that quantitatively characterize atomic shell transition dynamics and radiative branching probabilities. In this study, we systematically evaluated the capability of machine learning (ML) algorithms to predict these ratios, as well as their advantages over traditional theoretical models (such as Scofield and semi-empirical calculations). A large dataset comprising 2124 experimental measurements compiled from the literature, covering elements with atomic numbers (Z) from 11 to 96, was structured to include more than ten variables, such as atomi
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: We compared the performance, confidence, and response consistency of five chatbots powered by large language models in solving European Diploma in Radiology (EDiR) text-based multiple-response questions.
METHODS: ChatGPT-4o, ChatGPT-4o-mini, Copilot, Gemini, and Claude 3.5 Sonnet were tested using 52 text-based multiple-response questions from two previous EDiR sessions in two iterations. Chatbots were prompted to evaluate each answer as correct or incorrect and grade its confidence level on a scale of 0 (not confident at all) to 10 (most confident). Scores per question were calcu…
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.
OBJECTIVES: The Charlson Comorbidity Index (CCI), the Elixhauser Comorbidity Index (ECI), and the Functional Comorbidity Index (FCI) are validated clinical measures of comorbidity, but direct comparisons between these measures have rarely been studied especially in high-risk patient populations, such as homeless individuals. The US Department of Veterans Affairs (VA) offers large patient samples to compare these comorbidity measures as predictors of mortality using administrative and clinical records. We examined CCI, ECI, and FCI scores among veterans seeking VA healthcare services, including
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Parkinson's disease (PD) alters the brain's neurodynamic properties, contributing to both motor and non-motor symptoms. Although advances in neuroimaging techniques-such as resting-state functional MRI (rsfMRI), diffusion tensor imaging (DTI), and structural MRI (sMRI)-have enhanced our understanding of brain structure and function, they remain limited in detecting subtle, region-specific dynamic alterations associated with functional deficits. This study aims to apply the relaxed mean field dynamic modeling (rMFM) to identify microscale dynamic abnormalities in PD an
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: Vertical root fractures (VRFs) are diagnostically challenging lesions with significant clinical implications. Artificial intelligence (AI) models have emerged as a potential diagnostic aid. This systematic review assessed the diagnostic performance of AI-based models for VRF detection across various imaging techniques.
METHODS: Databases including PubMed, Scopus, and Web of Science were thoroughly searched until Jan 2025. Studies that reported on diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity were included. Articles in languages other than English were excluded. Study quality
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.
Commission Regulation 2021/808 sets performance criteria for methods for analysing pharmacologically active substances in food-producing animals. Due to the vast numbers of veterinary drugs and sample matrices, conventional re-validation of existing methods to this regulation is costly and disruptive to the delivery of routine analyses. This paper presents an alternative approach to method validation based on adding fortified samples to routine screening batches that is cost-effective and fits seamlessly within routine analytical workflows. The relationships between added concentration and eac
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Substance use disorder (SUD) is a multifaceted crisis shaped by the interaction of biological, psychological, relational, and structural forces across the life course. Despite the proliferation of integrated SUD frameworks, existing models insufficiently address stage-based progression, institutional barriers, socio-structural determinants, and the lived mechanisms connecting vulnerability to initiation, entrenchment, crisis, and recovery. This study addresses these gaps through qualitative content analysis of 991 in-depth interview transcripts drawn from Soft White Underbelly, a publicly acce
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.
Radiology artificial intelligence (AI) is increasingly developed on large external datasets and deployed across institutions, but real-world model performance may vary substantially after implementation. Imaging AI interacts with a local ecosystem shaped by scanner hardware, acquisition protocols, reconstruction methods, technologist practices, disease prevalence, patient demographics, reporting conventions, and clinical workflow. These factors can produce domain shift, degrade calibration, alter false-positive and false-negative patterns, and affect clinical utility. In this article, we argue
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.
Human leukocyte antigen class I (HLA-I) molecules are central to immunosurveillance, and accurate prediction of peptide-HLA-I binding is critical for immune target discovery and personalized immunotherapies. Although Transformer-based deep learning models have advanced sequence representation learning, they are often limited by quadratic computational complexity. In contrast, the bidirectional Mamba architecture integrates forward and backward contextual information, enabling more effective modeling of global sequence dependencies and spatial constraints within the peptide-binding groove. Beca
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.
STUDY OBJECTIVES: This retrospective study analyzed free-text clinical notes from medical encounters for insomnia among a sample of deployed US military personnel. Topic modeling, a natural language processing technique, was used to identify thematic patterns in the clinical notes that were potentially related to insomnia diagnosis.
METHODS: Clinical notes of patient clinical encounters coded for insomnia from the US Department of Defense Military Health System Theater Medical Data Store were analyzed. Following preprocessing of the free text in the clinical notes, topic modeling was employed
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Analytical chemistry, and particularly mass spectrometry (MS), plays a central role in the molecular characterization of biological and envi … ble tools in analytical chemistry. These approaches, particularly deep learning, generative AI, and large language models, offer powerful solutions for analyzing, integrating, and interpreting the high-dimensional, heterogeneous datasets generated in proteomics and metabolomics research. This chapter first introduces the fundamental principles and operational mechanism …
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: ChatGPT, Gemini, and Claude are three large language models (LLMs) increasingly consulted by patients researching a new cancer diagnosis. Penile cancer is rare, stigmatised, and dominated by decisions around organ preservation and sexual function, which makes the quality of patient-facing information particularly consequential. The aim of this study was to assess the quality of responses generated by these LLMs to patient-oriented questions on penile cancer.
METHODS: Fourteen questions reflecting common patient information needs were adapted from established educational resources …
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.
MedElevator
Войти в исследования