Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a prevalent chronic condition characterized by elevated blood glucose levels resulting from insulin resistance or inadequate insulin secretion. Accurate prediction of future glucose levels is essential for minimizing complications and enabling proactive management. While machine learning and deep learning models have been extensively applied in this domain, the potential of large language models (LLMs) remains underexplored, with no prior studies systematically comparing them to conventional approaches using real patient data. In this study, we evaluate three…
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Language-based markers hold potential for the detection of Alzheimer's disease (AD), offering a non-invasive and accessible alternative to traditional methods. Previous studies have leveraged traditional language models (TLM) or large language models (LLM) for AD detection, but their effectiveness is limited by the lack of annotated datasets for training. To address this limitation, this work proposes a fusion of TLM and LLM for classification. Transcripts of speech from 156 AD and non-AD subjects are preprocessed and used to extract linguistic features for TLM classifiers, including random fo…
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: The utilization of immunotherapeutic approaches in the operable settings has demonstrated promising efficacy and safety in preventing postoperative recurrence and improving patients' survival across various cancer types. To delineate the developmental trajectory and future directions of this specialized field, a comprehensive bibliometric analysis is necessary.
MATERIALS AND METHODS: A total of 541 high-quality publications focusing on the convergence of immunotherapy and surgery were manually extracted from 6973 papers published between 2015 and 2024 in the Web of Science Core Co
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.
IMPORTANCE: An estimated half of all long-term care facility (LTCF) residents are colonized with antimicrobial-resistant organisms, and early identification of these patients on admission to acute care hospitals is a core strategy for preventing intrahospital spread. However, because LTCF exposure is not reliably captured in structured electronic health record data, LTCF-exposed patients routinely go undetected. Large language models (LLMs) offer a promising, but untested, opportunity for extracting this information from patient admission histories.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of a…
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of 4 multimodal large language models (MLLMs) in detecting and grading diabetic retinopathy (DR) using their new image analysis features.
DESIGN: A single-center retrospective study.
SUBJECTS: Patients diagnosed with prediabetes and diabetes.
METHODS: Ultra-widefield fundus images from patients seen at the University of California, San Diego, were graded for DR severity by 3 retina specialists using the ETDRS classification system to establish ground truth. Four MLLMs (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Pro, and Perplexity Llama 3…
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.
Recent advancements of large language models (LLMs) like generative pre-trained transformer 4 (GPT-4) have generated significant interest among the scientific community. Yet, the potential of these models to be utilized in clinical settings remains largely unexplored. In this study, we investigated the abilities of multiple LLMs and traditional machine learning models to analyze emergency department (ED) reports and determine if the corresponding visits were due to symptomatic kidney stones. Leveraging a dataset of manually annotated ED reports, we developed strategies to enhance LLMs includin…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Situational Judgment Tests (SJTs) are important tools for evaluating individual abilities by presenting specific scenarios and assessing the responses. This study explores the potential of Large Language Models (LLMs) in developing SJTs, with emotional regulation as an example. We proposed and evaluated two approaches using ERNIE 4.0, an advanced Chinese LLM: generating new items from scratch (Approach 1) and adapting items from existing examples (Approach 2). The quality of generated items was assessed through expert evaluations and empirical testing with 93 psychology undergraduates and 184 …
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 & AIMS: Drug-induced liver injury (DILI) is a complex condition often linked to medication behaviors, with patient education having a crucial role in optimizing outcomes. Large language models (LLMs) could serve as promising tools for scalable patient support, but their utility remains unclear. This study systematically evaluated the capability of six popular open- and closed-source LLMs in addressing common DILI-related queries, focusing on patient-centered education.
METHODS: Twenty-eight frequently asked DILI questions were collected with input from hepatologists and patients (n…
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.
IMPORTANCE: Large language models (LLMs) can assist in various health care activities, but current evaluation approaches may not adequately identify the most useful application areas.
OBJECTIVE: To summarize existing evaluations of LLMs in health care in terms of 5 components: (1) evaluation data type, (2) health care task, (3) natural language processing (NLP) and natural language understanding (NLU) tasks, (4) dimension of evaluation, and (5) medical specialty.
DATA SOURCES: A systematic search of PubMed and Web of Science was performed for studies published between January 1, 2022, and Fe…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАСистематический 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: To assess the efficacy and safety of very low-power Holmium Laser Enucleation of the Prostate (HoLEP) on a 30-W holmium laser source.
MATERIALS AND METHODS: With the approval of the local ethics committee, we retrospectively analysed 60 patients treated with HoLEP. There were 30 patients in the low-power (LP) group and 30 patients in the very low-power (VLP) group. For the LP group, we used a 60-W holmium laser machine. Throughout the en bloc process, we used laser settings of 2 J and 20 Hz. We used a 30-W low-power holmium source in the VLP group. We used laser settings of 2 J and 1
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: The prevalence of chronic gastritis is high, and if not intervened in a timely manner, it may eventually lead to gastric cancer. Managing chronic gastritis essentially requires comprehensive lifestyle changes. However, the current health care environment does not support continuous follow-up by professional health care providers, making self-management a key component of postdiagnosis care. Increasingly, researchers are exploring the use of large language models (LLMs) for patient management. However, LLMs have limitations, including hallucinations, limited knowledge scope, and lac…
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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 assessed how ChatGPT 3.5, ChatGPT 4.0 and Google Gemini perform in providing educational content about coeliac disease and type 1 diabetes mellitus. We analysed 76 frequently asked questions for accuracy, comprehensiveness, readability and consistency. The models delivered highly accurate and comprehensive responses across the board. While ChatGPT 4.0 offered the most readable content, all models struggled with overall readability. Each model maintained consistent performance throughout testing. These results indicate that large language models show promise as supplementary tools fo…
Письмо в редакциюПоиск 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) and large language models (LLMs) are increasingly integrated into medicine, yet their role in clinical decision-making remains underexplored. Neurology provides an important testing ground for these systems because neurological diagnoses often involve complex, overlapping syndromes, subtle clinical distinctions, and time-sensitive decision-making that can significantly affect patient outcomes. Objective This study evaluated the diagnostic and therapeutic reasoning of three LLMs: ChatGPT 4.0, Google Gemini, and Claude 3.5 Sonnet, using a complex neurologi…
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.
Accelerating text input in augmentative and alternative communication (AAC) is a long-standing area of research with bearings on the quality of life in individuals with profound motor impairments. Recent advances in large language models (LLMs) pose opportunities for re-thinking strategies for enhanced text entry in AAC. In this paper, we present SpeakFaster, consisting of an LLM-powered user interface for text entry in a highly-abbreviated form, saving 57% more motor actions than traditional predictive keyboards in offline simulation. A pilot study on a mobile device with 19 non-AAC participa…
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.
PURPOSE: The advent of chatbots based on large language models (LLMs), such as ChatGPT, has significantly transformed knowledge acquisition. However, the application of LLMs in glaucoma patient education remains elusive. In this study, we comprehensively compared the performance of four common LLMs - Qwen, Baichuan 2, ChatGPT-4.0, and PaLM 2 - in the context of glaucoma patient education.
METHODS: Initially, senior ophthalmologists were asked with scoring responses generated by the LLMs, which were answers to the most frequent glaucoma-related questions posed by patients. The Chinese Readabil…
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.
CLINICAL RELEVANCE: Artificial intelligence has undergone a rapid evolution and large language models (LLMs) have become promising tools for healthcare, with the ability of providing human-like responses to questions. The capabilities of these tools in addressing questions related to keratoconus (KCN) have not been previously explored.
BACKGROUND: In this study, the responses were evaluated from three LLMs - ChatGPT-4, Copilot, and Gemini - to common patient questions regarding KCN.
METHODS: Fifty real-life patient inquiries regarding general information, aetiology, symptoms and diagnosis, p…
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 investigate the consistency and reliability of medication recommendations provided by ChatGPT for common dermatological conditions, highlighting the potential for ChatGPT to offer second opinions in patient treatment while also delineating possible limitations.
MATERIALS AND METHODS: In this mixed-methods study, we used survey questions in April 2023 for drug recommendations generated by ChatGPT with data from secondary databases, that is, Taiwan's National Health Insurance Research Database and an US medical center database, and validated by dermatologists. The methodology incl
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.
BACKGROUND: Due to the lack of a comprehensive pharmacology test set, evaluating the potential and value of large language models (LLMs) in pharmacology is complex and challenging.
AIMS: This study aims to provide a test set reference for assessing the application potential of both general-purpose and specialized LLMs in pharmacology.
METHODS: We constructed a pharmacology test set consisting of three tasks: drug information retrieval, lead compound structure optimization, and research trend summarization and analysis. Subsequently, we compared the performance of general-purpose LLMs GPT-3.5…
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.
Large language models (LLMs) are transforming the field of natural language processing (NLP). These models offer opportunities for radiologists to make a meaningful impact in their field. NLP is a part of artificial intelligence (AI) that uses computer algorithms to study and understand text data. Recent advances in NLP include the Attention mechanism and the Transformer architecture. Transformer-based LLMs, such as GPT-4 and Gemini, are trained on massive amounts of data and generate human-like text. They are ideal for analysing large text data in academic research and clinical practice in ra…
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.
MedElevator
Войти в исследования