INTRODUCTION: The variability in subjective symptom descriptions challenges the early detection of novel diseases and syndromes. This lack of consistent terminology complicates the recognition of emerging health threats, such as Gulf War Illness (GWI), a multisystem condition characterized by chronic, "medically unexplained" symptoms. To address this, standardized symptom corpora are needed to support artificial intelligence and machine learning (AI/ML) tools that can scan electronic health records (EHRs) for early clinical patterns. The purpose of this study was to construct a baseline medica
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: Polysaccharide depolymerases derived from phages play a pivotal role in the degradation of bacterial surface polysaccharides, offering a promising strategy to address antibiotic-resistant bacterial strains. However, the identification of these enzymes along with their associated host capsular serotypes poses significant challenges. This study introduces DposFinder, a transformer-based deep learning framework designed to predict depolymerases alongside their host capsular serotypes, thereby facilitating large-scale discovery and application of these enzymes. METHODS: We developed Dp
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.
This study aimed to develop an interpretable fuzzy-artificial intelligence (AI) framework to support treatment decision-making between orthognathic surgery and orthodontic camouflage in patients with skeletal class III malocclusion, while providing clinician-oriented explanations using a large language model (LLM). Eighty-six patients with skeletal class III malocclusion were classified into Surgery or Camouflage groups based on treatment plans determined by multiple experienced orthodontists. Pretreatment lateral cephalograms were analyzed, and 22 cephalometric variables were measured. A fuzz
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.
Bipolar disorder (BD) is a prevalent mood disorder that can be associated with serious personal, societal, and economic costs. Growing attention is being paid to the importance of including the experiences of people living with BD in research and healthcare system advancement. However, there is still much to be learned about what people with BD are prioritizing, and where their needs are not yet being met in research and clinical settings. For the past five years, the Collaborative RESearch Team to study psychosocial issues in Bipolar Disorder (CREST.BD) has facilitated the world's largest onl
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.
In the rapidly evolving landscape of medical imaging, the integration of artificial intelligence (AI) with clinical expertise offers unprecedented opportunities to enhance diagnostic precision and accuracy. Yet, the "black box" nature of AI models often limits their integration into clinical practice, where transparency and interpretability are important. This paper presents a novel system leveraging the Large Multimodal Model (LMM) to bridge the gap between AI predictions and the cognitive processes of radiologists. This system consists of two core modules, Temporally Grounded Intention Detec
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.
BACKGROUND: The concept of anaesthesia-related neonatal neurotoxicity originated in neonatal rodent models, yet prospective clinical studies have largely not supported this concern.
OBJECTIVES: To determine the frequency and magnitude of hypercarbia, hypoxia and death in rodent models of neonatal anaesthetic toxicity and neurodevelopmental delay.
DESIGN: Systematic review of published rodent studies of neonatal anaesthesia neurotoxicity. We documented anaesthetic, route, dose, frequency and duration of exposures. We further report ventilation method, documentation of adequacy of ventilation
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.
Purpose The application of Chinese Mandarin electrolaryngeal (EL) speech for laryngectomees has been limited by its drawbacks such as single fundamental frequency, mechanical sound, and large radiation noise. To improve the intelligibility of Chinese Mandarin EL speech, a new perspective using the automatic speech recognition (ASR) system was proposed, which can convert EL speech into healthy speech, if combined with text-to-speech. Method An ASR system was designed to recognize EL speech based on a deep learning model WaveNet and the connectionist temporal classification (WaveNet-CTC). This s
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.
BACKGROUND: Natural language processing and large language model systems are increasingly used to support mental health documentation, screening, and follow-up planning. In counseling contexts, model outputs may influence diagnostic framing, risk recognition, and clinical record content. Static performance metrics and fluent generated summaries are not sufficient to support safe implementation without governance, safety gating, human review, and monitoring.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a human-governed clinical informatics framework for safe AI-assisted mental health counseling and
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/Objectives: This study aimed to create a pipeline for standardized data extraction from lumbar-spine MRI radiology reports using a large language model (LLM) and assess the agreement of the extracted data with research-grade semi-quantitative scoring. Methods: We included a subset of data from a multi-site NIH-funded cohort study of chronic low back pain (cLBP) participants. After initial prompt development, a secure application programming interface (API) deployment of OpenAIs GPT-4 was used to extract different classes of pathology from the clinical radiology report. Unsupervised
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.
OBJECTIVE: Identifying pseudogout in large data sets is difficult due to its episodic nature and a lack of billing codes specific to this acute subtype of calcium pyrophosphate (CPP) deposition disease. The objective of this study was to evaluate a novel machine learning approach for classifying pseudogout using electronic health record (EHR) data.
METHODS: We created an EHR data mart of patients with ≥1 relevant billing code or ≥2 natural language processing (NLP) mentions of pseudogout or chondrocalcinosis, 1991-2017. We selected 900 subjects for gold standard chart review for definite pseu
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Modeling and understanding the variability of brain structures is a fundamental problem in neurosciences. Improved mathematical representations of structural brain variation are needed to help detect and understand genetic or disease related sources of abnormality, as well as to improve statistical power when integrating functional brain mapping data across subjects. In this paper, we develop a new mathematical model of normal brain variation based on a large set of cortical sulcal landmarks (72 per brain) delineated in each of 98 healthy human subjects scanned with 3D MRI (age: 51.8+/-6.2 yea
СтатьяПоддержка 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 In recent years, AI has undergone rapid development, particularly with the advancement of the ChatGPT model developed by OpenAI, … ination, surpassing the official pass mark of 60%. Its result, an accuracy of 76.47%, suggests that large language models may serve as a meaningful source of support in postgraduate medical education and assessment preparation. However, the reliability and usefulness of the ChatGPT-5 model in clinical decision-making remain uncertain. There is no evidence that this too …
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/OBJECTIVES: Breast cancer biomarker detection through immunohistochemistry (IHC) is essential for treatment planning but faces challenges including turnaround time, variability, and laboratory resource constraints. Large open-source vision-language foundation models offer a potential avenue for inferring biomarker status directly from hematoxylin-and-eosin (H&E)-stained whole-slide images (WSIs).
METHODS: We evaluated two open-source pathology foundation models-TITAN (Transformer-based Pathology Image and Text Alignment Network, approximately 48.5 M parameters) and CHIEF (Clinical
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.
BACKGROUND: The aim of this study is to compare the performance of three large language models (ChatGPT 5, Microsoft Copilot, and Google Gemini 3), with that of dental students using their responses to multiple-choice questions (MCQs) in restorative dentistry. Accuracy of responses were analyzed across the knowledge and cognitive process dimensions of the revised Bloom's taxonomy (RBT), as well as across subject areas.
METHODS: The restorative dentistry exam questions used in this study were drawn from Turkish Dentistry Specialization Entrance Exam (DUS) administered between 2020 and 2025. Th…
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: ChatGPT-4.0 and the ChatGLM series are novel conversational large language models (LLMs). ChatGLM includes 3 versions: ChatGLM4 (with internet connectivity but no knowledge base pretraining), ChatGLM4+Knowledge base (combining internet search capabilities with knowledge base pretraining), ChatGLM3-6B (offline knowledge base pretraining but no internet connectivity). The ability of ChatGPT-4.0 and ChatGLM to apply medical knowledge in the Chinese environment has been preliminarily verified, but the potential of the 2 models for clinical assistance in traditional Chinese medicine (TC…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Emerging infectious diseases (EIDs) pose a critical threat to global biosecurity. Integrating bio/chemical information and artificial intelligence would bring new strategies for antimicrobial drug discovery. Herein, the Human Pathogenic Microorganisms Chemogenomics Knowledgebase (HPM-CKB) is presented as the largest domain-specific resource, consolidating chemical, genetic, and proteomic data on human-transmissible pathogens, together with multiple computational functional modules. The current release covers 7876 pathogenic proteins from 267 microorganisms (including 13,914 protein 3D structur
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.
Fault localization (FL) is the task of identifying code locations responsible for bugs in software, and it is a prerequisite step in the bug-fixing process. FL in large-scale systems such as the Linux kernel involves three core challenges: First, the vast codebase fundamentally complicates fault search. Second, the structural characteristics of the kernel environment severely restrict runtime visibility. Third, the diverse and non-trivial root causes of kernel faults expand the reasoning space exponentially. To address these challenges, we make the following observations: (1) decomposing the a
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: Type 2 diabetes (T2D) is a major health concern for Hispanic populations in the United States. Hispanic patients experience a higher prevalence of T2D and more severe outcomes than non-Hispanic White populations, driven largely by systemic and structural factors such as limited access to care, insurance coverage gaps, language barriers, and social determinants of health. Access to culturally responsive and humility-based health care approaches remains limited, hindering patient-centered care.
METHODS: Using the 6-step Kern model, we designed, implemented, and evaluated a 60-minu
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/AIMS: To assess the accuracy of transient elastography (TE) in the prediction of esophageal varices (EV).
MATERIALS AND METHODS: The literature search was conducted by using PubMed, EMBASE, Web of Science, and CENTRAL on The Cochrane Library without time or language restrictions. Terms used were "FibroScan," "transient elastography," "stiffness," and "esophageal varices." The pooled sensitivity, specificity, and other parameters were obtained using a bivariate mixed-effects regression model.
RESULT: Twenty studies (2530 patients) were identified for inclusion. The pooled sensitivi
СтатьяМетаанализОбзорПоиск 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/Objectives: Periodontitis is a chronic, inflammatory disease of teeth-supporting tissues and is highly prevalent worldwide. The c … stimating the risk of periodontitis progression in patients undergoing supportive periodontal care. Large language models (LLMs) developed by OpenAI are widely investigated for potential clinical applications in medicine and dentistry. The aim of this study was to assess the agreement in PRA and stage and grade classification between clinicians and the following OpenAI …
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