INTRODUCTION: Knowledge graphs are widely adopted due to their flexible structure and ability to represent large-scale, heterogeneous data. However, as these graphs grow, the queries used to retrieve information become more complex, making efficient information retrieval and question answering more challenging.
OBJECTIVE: This work investigates (1) the impact of few-shot versus zero-shot prompting on Cypher query generation, and (2) performance differences between small (∼7B) and mid-size (∼32B) large language models (LLMs) on both of these approaches.
METHODS: We propose a system that trans
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: Evidence-based development of healthcare innovations requires efficient access to existing knowledge. The Innovation Committee of the Federal Joint Committee (Gemeinsamer Bundesausschuss, G-BA) has funded more than 800 projects since 2016, yet the heterogeneity of topics and terminology limits the effectiveness of the current keyword-based search interface.
METHODS: To address vocabulary-mismatch problems and support more nuanced information needs, we developed and evaluated a semantic search tool using vector-based natural-language retrieval. The application embeds project desc
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: The European Health Data Space (EHDS) is one of the European Union's most ambitious data-governance projects. It aims to create a common framework through which electronic health data can be accessed and reused across Member States for care, research, innovation, policy, and public-interest purposes. Its practical viability depends not only on digital infrastructure, but also on legal, ethical, and organisational harmonisation, particularly for genetic and genomic data.
METHODS: This paper examines the EHDS with emphasis on the secondary use of health data. It reviews the EHDS i
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.
DeepSeek-R1 Distilled Large Language model (LLM) was touted to be almost as good and much cheeper to generate than traditional LLMs. We compared its ability to answer medical questions from the United States Medical Licensing Examinations (USMLE) and found that the performance drop from the original model to DeepSeek was significant. DeepSeek is not yet a good alternative for medical question answering.
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) integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) can enhance clinical decision support and triage. However, semantic retrieval often fails to capture the structured relationships of medical knowledge, especially in complex scenarios. This study explores the use of ontology-based knowledge graphs to improve retrieval, combining SNOMED CT and rheumatology guidelines within a graph database. Retrieval was evaluated on clinical queries using three configurations: embeddings-only, knowledge graph-only, and a hybrid approach. Results indicate that while embeddings su
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.
Electronic Health Records (EHRs) and Critical Care Information Systems (CCIS) are essential for data integration and patient safety. However, multi-vendor environments can introduce interface inconsistencies, increasing nurses' cognitive workload. This study qualitatively analyzed operational challenges following the implementation of a multi-vendor CCIS (Vendor A and B) in a Pediatric Intensive Care Unit. Free-text reports were examined using inductive content analysis. A total of 216 codes were identified and organized into 41 subcategories and eight overarching categories. Key findings reve
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.
This study assessed the technical and clinical feasibility of capturing detailed, high-frequency Patient-Reported Outcome Measure (PROM) trajectories by integrating short instruments directly into the Electronic Health Record (EHR) system. Current practice uses infrequent PROMs, failing to capture the dynamic nature of a patient's trajectory. We designed and implemented an electronic data capture system that securely sent single-item Quality of Life (QoL) and pain assessments to patients' smartphones for direct EHR integration. The system was tested in cohorts from neurosurgery (182 patients,
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.
BACKGROUNDS: Liver transplantation (LT) is a life-saving procedure for patients with end-stage liver disease, yet post-operative complications, particularly the need for respiratory support, remain a significant challenge. We aimed to develop and validate a machine learning (ML)-based predictive tool for postoperative respiratory support requirement in liver transplant recipients.
METHODS: This single-center retrospective study was conducted at Zhongshan Hospital, Fudan University (Shanghai, China) from January 2018 to October 2023. Following data preprocessing, key variables were selected 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.
OBJECTIVES: To evaluate how Early Warning Scores (EWS) are used and analysed as research outcome measures in interventional and comparative studies and to assess the consistency and methodological rigour of these approaches.
METHODS: We conducted a systematic review in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines (INPLASY 202540054), searching OVID Medline (MEDLINE, Embase, CENTRAL) (1946 to 6 January 2026) for interventional or comparative studies using an EWS as a research outcome measure. Three reviewers independently screened artic
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: Radiology reports are stored as plain text in most electronic health records, rendering the data computationally inaccessible. Large language models are powerful tools for analyzing unstructured text but relatively untested in urologic oncology. We aimed to develop a pipeline to extract data from plain text prostate magnetic resonance imaging (MRI) reports using GPT4.0 and compare the accuracy to manually abstracted data.
METHODS: We developed a data pipeline using a secure, enterprise-wide deployment of OpenAI's GPT-4.0 to automatically extract data elements from prostate MRI report
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: Quality assurance in hospitals is important to ensure patient safety and clinical care outcomes. As healthcare systems grow more complex, hospitals seek effective ways to monitor and improve care quality. Dashboards have emerged as valuable tools, providing real-time, data-driven insights for quality assurance and continuous improvement including demonstration of compliance with external regulatory and accreditation frameworks.
OBJECTIVE: This scoping review aims to identify and summarise evidence for the role and impact of hospital dashboards aligned to regulatory quality care fr
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 integrated into healthcare, improving diagnostics, treatment, and healthcare management. However, public acceptance and trust are essential for its successful adoption.
OBJECTIVE: To assess and compare acceptance and trust toward using AI in healthcare among general population in three selected Arab countries in the Middle East and North Africa (MENA) region and identify their associated factors.
METHODS: A multi-country cross-sectional study was conducted between October 2025 and February 2026 among 1250 adults from Kingdom of Saudi A
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.
OBJECTIVE: To explore the potential of causal rule mining (CRM) as a complementary method to outcome monitoring in identifying plausible causal patterns that may explain undesired clinical outcomes or elevated care consumption in cardiac surgery.
METHODS: In this proof-of-concept study, CRM was applied to data from 1,068 patients who underwent elective isolated coronary artery bypass grafting between January 2016 and March 2021 at a single heart center and its referral network in the Netherlands. Outcomes of interest included: 1-year and 120-day mortality, in-hospital stroke, 30-day deep ster
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.
OBJECTIVE: The objective of this research is to develop and validate the efficacy of a machine learning model that integrates 13 nutrients with baseline characteristics to predict Cardiometabolic Multimorbidity (CMM). Furthermore, the study aims to examine the role of key nutrients in assessing disease risk and to elucidate the underlying mechanisms involved.
METHODS: Data were synthesized from two population-based databases: the NHANES and the CHNS. The analysis included 13 nutrients and seven demographic and health variables. Binary and gradient logistic regressions were used to assess asso
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.
Quantum kernel methods are often proposed as a route to improved medical image classification because quantum feature maps can embed data into high-dimensional Hilbert spaces. However, their practical value remains unclear when compared with strong classical kernels under leakage-controlled conditions. This study benchmarks two simulated quantum kernel support vector machines, QSVM-ZZ and QSVM-Pauli, against logistic regression, linear SVM, fixed-default RBF-SVM, and a compact multi-layer perceptron on BrainTumorMRI and BreastMNIST. All models used identical frozen ResNet18 features, train-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.
OBJECTIVES: To create a new pipeline for routine health data of residents of care homes for older adults in England, enabling research and monitoring of infections.
METHODS: Automated daily data exports containing person- and care-home level identifiers for residents are transmitted from digital care record systems of participating providers to a secure platform hosted by National Health Service England, following application of project-specific and national opt-outs. Linkage to person-level routine healthcare data is performed before monthly export to a secure analysis platform.
RESULTS: As
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: Blood supply chain management is a cornerstone of modern medicine, yet it faces persistent structural challenges, including unpredictable supply and demand, perishability, and fragmentation of information systems. These limitations can hinder real-time inventory visibility and complicate extended blood compatibility searches, particularly for poly-transfused patients at risk of alloimmunization.
METHODS: We designed a proof-of-concept combining (1) an interoperable health data exchange pipeline based on HL7 FHIR, SNOMED-CT, and LOINC standards, and (2) an intelligent matching ag
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.
OBJECTIVES: To examine whether treatment setting mediates the effect of wait time prior to admission on treatment completion in substance use disorder programs.
METHODS: We analyzed 2022 Treatment Episode Data Set-Discharges (TEDS-D) data from publicly funded substance use disorder treatment facilities across the United States. The analytic sample included 472,476 adult, non-transfer treatment episodes. We employed a mediation analysis using multinomial logistic regression for treatment setting (mediator) and logistic regression for treatment completion (outcome), adjusting for demographic, s
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.
Due to anatomical variability and imaging heterogeneity, the choice of loss function for breast, fibroglandular tissue (FGT), and implant segmentation in magnetic resonance imaging (MRI) is a challenging task. This study compares three loss function strategies for image segmentation: a baseline model using the standard Dice + cross-entropy loss, the Skeleton Recall Loss (SRL) targeting fine structural details, and a novel Volume-Aware Loss (VAL) penalizing implausibly small or false-positive implant predictions. A total of 136 pre-contrast T1-weighted breast MRI volumes were used for 5-fold cr
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.
Clinical decision support systems (CDSSs) can improve the compliance of therapeutic decisions with clinical practice guidelines (CPGs). However, the rapid evolution of CPGs creates major challenges in keeping CDSS knowledge bases up to date. This study investigates the use of Large Language Models (LLMs) to automate the comparison of breast cancer CPGs over time, focusing on AP-HP (2016), implemented in the DESIREE guideline-based CDSS, and SENORIF (2021-2022). The aim was to automatically identify guideline-derived recommendations in both CPGs and update DESIREE knowledge base accordingly. Th
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.
MedElevator
Войти в исследования