UNLABELLED: In disorders of cognitive impairment, such as Alzheimer's disease, neurodegeneration is the final common pathway of disease progression. Modulating, reversing, or preventing disease progression is a clinical imperative most likely to succeed following accurate and explanatory understanding of neurodegeneration, requiring enhanced consistency with quantitative measurements and expanded interpretability of complex data. The on-going study of neurodegeneration has robustly demonstrated the advantages of accumulating large amounts of clinical data that include neuroimaging, motiving mu
ПрепринтСтатьяПоиск 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: Diabetes management increasingly requires coordination across Western medicine, traditional Chinese medicine (TCM), and lifestyle-based health management. General-purpose large language models (LLMs) can generate clinical text but may lack reliable source grounding and structured cross-disciplinary reasoning.
METHODS: We developed CDTD-Agent, a retrieval-augmented multi-agent framework that combines a domain-specific knowledge base with an Extract-Retrieve-Reason workflow. The knowledge base included 12 medical textbooks, 8 clinical guidelines, and 183 expert-reviewed diabetes cas…
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.
INTRODUCTION: Surgical consent documents are frequently written at reading levels exceeding average health literacy. Large language models (LLMs) may offer a scalable approach to generating clearer, procedure-specific consent forms. This study evaluated the clarity, clinical accuracy, and acceptability of consent forms generated by GPT-4 and Claude for common otolaryngologic procedures.
METHODS: Twenty AI-generated consent forms (10 GPT-4.0, 10 Claude-2.1) were produced using standardized prompts. In a survey-based, non-clinical setting, five board-certified otolaryngologists independently ra…
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.
Pulmonary hypertension (PH) remains diagnostically challenging due to the associated non-specific symptomatology and frequent diagnostic del … data-ranging from imaging to hemodynamics-to enhance phenotypic precision. Furthermore, leveraging large language models (LLMs) for computational phenotyping from electronic health records offers a scalable solution for identifying undiagnosed patients. Finally, realizing clinical translation requires rigorous multicenter prospective validation and seamless integratio …
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: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disorder with a largely unknown duration and pathophysiology of the pre-diagnostic phase, especially for the common non-monogenic form.
METHODS: We leveraged the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort with up to 30 years of follow-up to identify incident ALS cases across five European countries. Pre-diagnostic plasma samples from initially healthy participants underwent high-throughput proteomic profiling (7,285 protein markers, SomaScan). Cox proportional hazards models based on 4
СтатьяПрепринтПолный 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.
PURPOSE: This study aimed to report the performance of the large language model DeepSeekTM (DeepSeek TM, Hangzhou, China) and perform a head-to-head comparison with ChatGPTTM (OpenAI, San Francisco, USA) in the context of lacrimal drainage disorders.
METHODS: Questions and statements were used to construct prompts to include common and uncommon aspects of lacrimal drainage disorders. Prompts avoided covering new knowledge beyond February 2024. Prompts were presented at least twice to the latest versions of DeepSeekTM and ChatGPTTM [Accessed February 15-18, 2025]. A set of assessed prompts for
СтатьяСравнительное 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.
Over 85 million computed tomography (CT) scans are performed annually in the US, of which approximately one quarter focus on the abdomen. Given the current shortage of both general and specialized radiologists, there is a large impetus to use artificial intelligence to alleviate the burden of interpreting these complex imaging studies while simultaneously using the images to extract novel physiological insights. Prior state-of-the-art approaches for automated medical image interpretation leverage vision language models (VLMs) that utilize both the image and the corresponding textual radiology
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.
Two health chatbots can give the same clinically appropriate advice and still constitute different interventions: one stops at a clinician referral, the other places an affiliated booking one click away. In this Hypothesis and Theory article we argue that the appropriate unit of health-AI evaluation is therefore not the model output alone, but the configured answer system - the large language model (LLM) together with source selection, retrieval, interface, action routing and downstream data return. We call this organizationally configured mode of mediation synthetic gatekeeping. Its necessary
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.
Medicinal chemistry sits at the center of modern drug discovery, yet translating molecular designs into approved medicines remains slow, expensive, and prone to high attrition across the pipeline from target identification to clinical validation. Artificial intelligence (AI) is beginning to reshape this landscape by enabling large-scale integration, interpretation, and generation of chemical, biological, and clinical data for hypothesis generation, chemical space exploration, and iterative cycles of model-guided design and experimental validation. In this review, we examine how machine learnin
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.
Zoonotic viruses capable of jumping from animal reservoirs into human populations represent a persistent and unpredictable menace to global health. To confront this challenge, we developed Viral Sentry AI, an autonomous agent designed to close the gap between viral emergence and therapeutic response. Unlike static analysis tools, Viral Sentry AI operates as a continuous sentinel, automatically scanning the National Center for Biotechnology Information public databases for new viral genomes and executing a three-stage agentic surveillance workflow, with distinct, specialized artificial intellig
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: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common type of chronic liver disease in Australia and its recent increase mirrors the obesity and type 2 diabetes epidemics. Currently, many patients who present to primary care with abnormal liver function tests or steatosis on liver ultrasound are referred for assessment in secondary care. Due to the large number of patients with NAFLD, this results in long waits for clinical and fibrosis assessment, placing unnecessary burden on the public hospital system.
METHODS: We will conduct a 1:1 parallel randomised trial to compare t
СтатьяПротокол клинического исследованияПоиск 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 automatic diagnosis of rare diseases via few-shot class-incremental learning (FSCIL) is critically hindered by severe data scarcity and the prevailing treatment of disease labels as a flat, unstructured space. This oversimplification neglects the rich taxonomic structures inherent in medical ontologies, leading to poor generalization on fine-grained subtypes. To bridge this gap, we propose Hierarchical Visual Prompt Disentanglement (HVPD), a hierarchy-guided framework for continual rare disease diagnosis. Unlike methods that use textual cues for flat semantic alignment, HVPD uses superclas
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.
Spatial omics across complementary modalities is transforming our understanding of tissue architecture. Realizing this potential requires accurate and robust registration of cross-platform molecular images with hematoxylin-and-eosin (H&E) sections, the primary morphological reference for pathology. Existing methods, however, often fail silently when image orientation is unknown, image contrast is inverted, or tissue overlap is incomplete, producing erroneous registrations without alerting users or attempting recovery. Here, we present ACCREDIT, a quality-aware agentic framework that redefines
СтатьяПрепринтПолный 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.
CONTEXT.—: Gastric intestinal metaplasia is a recognized precursor and risk factor to gastric cancer, and correct diagnosis is required for clinical decision-making.
OBJECTIVE.—: To evaluate potential missed intestinal metaplasia diagnoses and develop automated approaches to quantification, we developed an artificial intelligence pipeline for review of both whole slide images and pathology reports.
DESIGN.—: A patch-based classifier was trained and applied to 1935 gastric biopsy specimens. Specimens with disagreement between the artificial intelligence pipeline and the clinical pathology rep
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Emergencies not only affect economic development and social stability but also pose serious challenges to the physical and mental health of the public. Depression is one of the most common chronic mental disorders following such events. However, few studies have explored the factors associated with depressive expression during emergencies. This research focuses on three core dimensions: cognitive appraisal, emotional response, and individual traits. It examines how perceived susceptibility, perceived severity, anxiety, sadness, self-focused attention and psychological resilience are associated
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.
Artificial intelligence (AI) is increasingly being offered for use in cancer pathways, but clinicians still lack a practical method for judging whether a specific tool is ready for adoption in routine care. Existing standards such as DECIDE-AI, TRIPOD-AI, CONSORT-AI and evidence standards for digital health technologies are essential, but they are primarily directed at developers, trialists and regulators rather than clinical leads making procurement, governance or pathway decisions. This article proposes TRIAGE-AI, a clinician-facing implementation-readiness framework covering six domains: tr
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.
Assessing human embryo quality is a critical step in in vitro fertilization (IVF), yet traditional manual grading remains subjective and physically limited by the shallow depth-of-field in conventional microscopy. This study develops a novel "soft optical sensor" architecture that transforms standard optical microscopy into an automated, high-precision instrument for embryo quality assessment. The proposed system integrates two key computational innovations: (1) a multi-focal image fusion module that reconstructs lost morphological details from Z-stack focal planes, effectively creating a 3D-a
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.
Preparing patients for cardiac catheterization requires critical but repetitive tasks. We conducted a prospective evaluation of the AI voice assistant, Sofiya, for pre-procedural calls in our center. A customized Large Language Model was trained on medical knowledge and deployed on an agentic AI framework with conversational AI. Sofiya called patients to provide instructions, collect clinical data, and answer questions or redirect the patient to a nurse. The study consisted of a 90-day stabilization period with collaboration between clinicians and developers (Phase I), followed by a 90-day rea
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.
Cooperative perception through vehicle-to-vehicle (V2V) communication can resolve occlusions that single-vehicle systems cannot overcome, yet existing frameworks rely on simulated environments and expensive multi-sensor platforms. This paper presents CoSafe, a cooperative perception and reasoning framework built on real-world data acquired from dashboard cameras with integrated GPS. CoSafe extends a previously validated image-based positioning algorithm by adding YOLOv8 object detection, cooperative state fusion, Chain-of-Thought reasoning using a Large Language Model, and a deterministic rule
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.
Workflow management systems (WMS) are essential for creating and automating multi-step data analyses and ensuring the reproducibility of biological insights. Although numerous WMS solutions exist, few provide deep integration of command-line software with the R and Bioconductor ecosystems, where a substantial portion of statistical modeling and downstream scientific analysis is performed by a large user base. systemPipeR addresses this gap by offering a unified environment that links R-based analytical steps with command-line tools through a standardized workflow specification. It enables the
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