Epstein-Barr virus (EBV), a member of the gamma herpesvirus, is the first identified human oncovirus and is associated with various malignancies. Understanding the intricate interactions between EBV antigens and cellular pathways is crucial to unraveling the molecular mechanisms in EBV-mediated diseases. However, fully elucidating EBV-host interactions and the associated pathogenesis remains a significant challenge. In this study, we employed large language models (LLMs) to screen 36,105 EBV-relevant scientific publications and summarize the current literature landscape on various EBV-associat…
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.
Large language models (LLMs) have the potential to transform our lives and work through the content they generate, known as AI-Generated Content (AIGC). To harness this transformation, we need to understand the limitations of LLMs. Here, we investigate the bias of AIGC produced by seven representative LLMs, including ChatGPT and LLaMA. We collect news articles from The New York Times and Reuters, both known for their dedication to provide unbiased news. We then apply each examined LLM to generate news content with headlines of these news articles as prompts, and evaluate the gender and racial …
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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: Thrombolysis and mechanical thrombectomy represent the most successful stroke innovations over the last 30 years. Quantifying innovation in stroke is essential for identifying productive research lines and prioritizing funding, but health care lacks validated methods for measuring innovation.
OBJECTIVE: This study aimed to systematically evaluate the relationship between stroke-related patents and publications, demonstrate the feasibility of using large language models (LLMs) in this process, and identify the most rapidly advancing innovations in stroke care by mapping them to a t…
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.
Pediatric critical care medicine : a journal of the Society of Critical Care Medicine and the World Federation of Pediatric Intensive and Critical Care Societies2026eng
OBJECTIVES: To develop a fine-tuned version of the generative pretrained transformer (GPT)-4o artificial intelligence (AI) model able to estimate Functional Status Scale (FSS) scores among critically ill children.
DESIGN: Secondary analysis of a prospective, observational cohort of critically ill children 1 month to 18 years old who required invasive mechanical ventilation for greater than or equal to 3 days. Four patient notes from each of three hospitalization timepoints-baseline (history & physical), PICU transfer, and hospital discharge-along with retrospectively assigned FSS scores were
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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 assess whether large language model (LLM)-based clinical trial screening judgments vary by patient sociodemographic characteristics.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a cross-sectional evaluation of Phase II-III US adult randomized controlled trial (RCT) protocols (2023-2024). Physician-validated clinical vignettes were evaluated in a control version and 33 sociodemographic identity variants differing only by labels. Nine LLMs assessed eligibility and related domains. Mixed-effects models estimated adjusted differences vs control.
RESULTS: Across 58 protocols and 5.3 million
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.
People are increasingly turning to commercially available large language models (LLMs) for emotional support. In this News and Perspectives article, JMIR Correspondent Simon Spichak reports on the role of LLMs in mental health, speaking with experts about safety concerns, research gaps, and next steps.
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 quest to enhance medical consultation, our study introduces AI4Doctor, a sophisticated large-language model (LLM) tailored for the clinical domain. At the heart of AI4Doctor is an innovative integration strategy that synergizes distilled data extracted from electronic medical records (EMR) with empirical insights gathered from practicing physicians during the supervised fine-tuning. Although existing platforms offer informative responses, they fall short of replicating the nuanced decision-making processes of medical professionals, particularly in complex, integrative diagnostic scenari
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.
PURPOSE: Large language models have demonstrated significant potential across a wide range of medical fields and may potentially induce a transformation in the field of infertility and sterility. This systematic review aims to synthesize existing research and explore the current strengths and limitations of large language models in the field of infertility and sterility.
METHODS: Researchers conducted a comprehensive search across three databases and employed a thematic synthesis approach for data analysis.
RESULTS: The analysis included a total of 13 studies. Large language models exhibited…
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.
OBJECTIVE: The objective was to assess the performance of a context-enriched large language model (LLM) compared with international neurosurgical experts on questions related to the management of vestibular schwannoma. Furthermore, another objective was to develop a chat-based platform incorporating in-text citations, references, and memory to enable accurate, relevant, and reliable information in real time.
METHODS: The analysis involved 1) creating a data set through web scraping, 2) developing a chat-based platform called neuroGPT-X, 3) enlisting 8 expert neurosurgeons across international
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 compare the diagnostic performance of five contemporary vision-enabled large language models (LLMs) in mammography interpretation using a case-control benchmark design.
METHODS: A total of 200 cases were analyzed using a quota-balanced case-control design (100 malignant, BI-RADS 4-5; 100 controls, BI-RADS 1-2). All models (ChatGPT-5T, ChatGPT-5I, ChatGPT-4o, Gemini 2.5 Pro, and Gemini 2.5 Flash) received standard mammography images. Models were evaluated for lesion detection, laterality, quadrant localization, lesion type, and malignant-benign discrimination. Performance was ass…
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: Pulp stones are calcified structures within the dental pulp that may increase the complexity of endodontic treatment and are commonly identified through radiographic examinations. Despite recent advances in artificial intelligence applied to dental imaging, the diagnostic capability of publicly available multimodal large language models (LLMs) for detecting pulp stones under zero-shot conditions remains unclear. Therefore, this study evaluated the diagnostic performance and response consistency of multimodal LLMs in detecting pulp stones on panoramic radiographs of posterior teeth.…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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: This study aimed to comparatively evaluate the accuracy, overall quality, and readability of responses generated by three contemporary large language models (LLMs)-Grok AI, ChatGPT-5 Plus, and Gemini 2.5 Flash-to clinical questions commonly encountered in kidney transplantation (KT) practice.
METHODS: Ten open-ended clinical scenarios covering surgical techniques, complication management, immunosuppressive strategies, and perioperative care were independently assessed by two experienced physicians. LLM-generated responses were evaluated using a structured rubric assessing scientific …
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVES: Large language models (LLMs) have the potential to be integrated into diagnostics workflows, yet their reliability in pre-analytical diagnostic stewardship remains uncertain. We aimed to evaluate the performance of six LLMs answering common pre-analytical questions in the domain of medical microbiology. Next, we propose a blueprint to evaluate LLMs in medical microbiology.
METHODS: We compared general-purpose models from OpenAI (GPT-3.5, GPT-4) and Meta AI (Llama2-7B, Llama2-13B), alongside two domain-enhanced versions (customised GPT-4 agent and Llama2-7B Medical) in a hybrid eva…
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.
INTRODUCTION: Large language models (LLMs) can enhance learning engagement and accessibility, though their performance in dentistry is inconsistent. Bitewing radiographs are critical for caries detection but prone to diagnostic errors from operator positioning. This study compared the performance of four LLMs with reasoning capabilities, GPT o1, GPT o3-mini, Gemini 2.0 Flash and Grok 3, in generating scenario-specific educational feedback from a structured textual format of bitewing radiographs.
MATERIALS AND METHODS: Ten positioning error scenarios were created by DMFR specialists. LLMs were…
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.
PURPOSE: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive performance across various medical examinations; however, their competency in subspecialty clinical reasoning, particularly in prenatal diagnosis, remains poorly characterized.
MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional comparative study was conducted by using 125 questions from China's nationally standardized Prenatal Ultrasound Screening Qualification Examination. Three LLMs and two human physicians were evaluated. Questions were classified along three independent taxonomic axes: modality, disease system, and question format. …
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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 AND AIMS: Chronic liver disease (CLD) affects more than 800 million people worldwide and remains a leading cause of morbidity and mortality. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning, has been applied to hepatology for diagnostic and prognostic purposes. Large language models (LLMs) represent a new generation of AI with unique capabilities for processing unstructured clinical text, integrating multimodal inputs, and facilitating patient communication. Their role in CLD, however, has not been systematically reviewed.
METHODS: This systematic review was conducted in…
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.
The scarcity of high-quality multimodal biomedical data limits the effective fine-tuning of large language models (LLMs) for specialized tasks. We introduce MINT (multimodal integrated knowledge transfer), a framework that aligns unimodal decoder-only models with domain-specific patterns from multimodal biomedical data through preference optimization and that is primarily implemented using the odds ratio preference optimization (ORPO) framework. MINT leverages upstream multimodal machine-learning models to transfer domain expertise to downstream text-only or image-only LLMs, as demonstrated in…
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: Summarizing resident assessments for Clinical Competency Committee or mentoring meetings is challenging. This especially applies to raters' free-text comments, which often provide valuable feedback.
OBJECTIVE: To assess feasibility and accuracy of using a large language model (LLM) to label free-text comments as "Strengths" or "Areas for Improvement" from end-of-rotation assessments of residents.
METHODS: We performed a mixed-methods study of residents' end-of-rotation assessments completed between July 1, 2024 and June 30, 2025. Following data de-identification, we used a privat
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