The study evaluates the appropriateness and reliability of thyroid nodule cancer risk assessment recommendations provided by large language models (LLMs) ChatGPT, Gemini, and Claude in alignment with clinical guidelines from the American Thyroid Association (ATA) and the National Comprehensive Cancer Network (NCCN). A team comprising a medical imaging informatics specialist and two radiologists developed 24 clinically relevant questions based on ATA and NCCN guidelines. The readability of AI-generated responses was evaluated using the Readability Scoring System. A total of 322 radiologists 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: High-dose-rate brachytherapy (HDR-BT) is a cornerstone of cervical cancer (CC) treatment, requiring the precise delineation of h … arning (DL)-based auto-segmentation framework, guided by task-specific prompts generated from large language models (LLMs), to address these challenges and improve segmentation accuracy and efficiency.
METHODS: A retrospective dataset of 32 CC patients, encompassing 124 planning computed tomography (pCT) images, was utilized. The framework integrates clin …
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.
This study investigated the application of large language models (LLMs) with and without retrieval-augmented generation (RAG) in nuclear medicine, particularly their performance across various topics relevant to the field, to evaluate their potential use as reliable tools for professional education and clinical decision-making. Methods: We evaluated the performance of LLMs, including the OpenAI GPT-4o series, Google Gemini, Cohere, Anthropic, and Meta Llama3, across 15 nuclear medicine topics. The models' accuracy was assessed using a set of 600 sample questions, covering a range of clinical a…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: The radiology specialty examination assesses clinical decision-making, image interpretation, and diagnostic reasoning. With the expansion of medical knowledge, traditional test design faces challenges in maintaining accuracy and relevance. Large language models (LLMs) demonstrate potential in medical education. This study evaluates LLM performance in radiology specialty exams, explores their role in assessing question difficulty, and investigates their reasoning processes, aiming to develop a more objective and efficient framework for exam design.
MATERIALS AND METHO…
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.
INTRODUCTION: Malocclusion presents functional and aesthetic challenges, necessitating accurate diagnosis and treatment. However, variability in orthodontic treatment planning persists due to subjective assessments, limiting consistency and objectivity. Electronic dental records (EDRs) contain vast patient data that could address these challenges, but much of the rich clinical information is documented as free text, complicating analysis. This study aims to develop an Orthodontic Natural Language Processing (ONLP) model to extract structured orthodontics-related information from unstructured E…
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.
BackgroundThis study compares three large language models (LLMs) in answering common HIV questions, given ongoing concerns about their accuracy and reliability in patient education.MethodsModels answered 63 HIV questions. Accuracy (5-point Likert), readability (Flesch-Kincaid, Gunning Fog, Coleman-Liau), and reliability (DISCERN, EQIP) were assessed.ResultsClaude 3.7 Sonnet showed significantly higher accuracy (4.54 ± 0.44) compared to ChatGPT-4o (4.29 ± 0.49) and Gemini Advanced 2.0 Flash (4.31 ± 0.50) (p < .001). ChatGPT-4o had lower accuracy in disease definition, follow-up, and transmissio…
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.
BACKGROUND: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has great ability to impact healthcare. Chest X-rays are essential for diagnosing acute thoracic conditions in the emergency department (ED), but interpretation delays due to radiologist availability can impact clinical decision-making. AI models, including deep learning algorithms, have been explored for diagnostic support, but the potential of large language models (LLMs) in emergency radiology remains largely unexamined.
METHODS: This study assessed ChatGPT's feasibility in interpreting chest X-rays for acute thoracic condit…
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 evaluate the accuracy, completeness, informational quality, and readability of responses generated by large language models (LLMs)-ChatGPT (OpenAI, USA), Gemini (Google, USA), and Copilot (Microsoft, USA)-to patient questions concerning keratoconus and contact lens use.
METHODS: In this cross-sectional study, 32 questions across eight domains were posed to the free versions of each model. Two independent ophthalmologists rated accuracy (6-point Likert scale) and completeness (3-point Likert scale). Information quality was assessed using the DISCERN instrument, and readability wa…
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.
Background Current radiology report search tools are limited to keyword searches, which lack semantic understanding of underlying clinical c … nation type, retrieving reports relevant to free-text queries, and improving the ability of a large language model (LLM) (Llama 3.1 8B Instruct) to provide accurate diagnoses from report finding descriptions. RadSearch performance was compared with that of other embedding models specialized for symmetric (All MPNet Base) and asymmetric (MS MARCO DistilBERT …
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: Mental disorders are frequently evaluated using questionnaires, which have been developed over the past decades for the assessment of different conditions. Despite the rigorous validation of these tools, high levels of content divergence have been reported for questionnaires measuring the same construct of psychopathology. Previous studies that examined the content overlap required manual symptom labeling, which is observer-dependent and time-consuming.
OBJECTIVE: In this study, we used large language models (LLMs) to analyze content overlap of mental health questionnaires in an o…
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: /purpose: Large language models (LLMs) have been studied in text-based healthcare tasks, but their performance in multimodal dental applications has not yet been fully explored. This study evaluated the performance of four multimodal LLMs on dental licensing examination questions with both text-only and visually-based components.
MATERIALS AND METHODS: Four multimodal LLMs, ChatGPT-4o (4o), OpenAI o1 (o1), Claude 3.5 Sonnet (Sonnet), and Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental (Gemini), were tested on 353 questions from the 2024 Japanese National Dental Examination, including 204 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.
Language difficulties are common in school-age children but their etiology is often unknown. Although neural underpinnings of language have been well-studied in neurotypical individuals, functional connectivity differences between children with language difficulties and their typically-developing peers have not. There is little evidence regarding patterns of neural connectivity for children with language difficulties. Differences in neural networks related to degree of language difficulties and subtype of language skills (structural or pragmatic) are unclear. We examined expressive and recepti…
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.
Social determinants of health (SDoH) significantly influence health outcomes, shaping disease progression, treatment adherence, and health disparities. However, their documentation in structured electronic health records (EHRs) is often incomplete or missing. This study presents an approach based on large language models (LLMs) for extracting 13 SDoH categories from French clinical notes. We trained Flan-T5-Large on annotated social history sections from clinical notes at Nantes University Hospital, France. We evaluated the model at two levels: (i) identification of SDoH categories and associa…
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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.
OBJECTIVES: This study assesses the abilities of 2 large language models (LLMs), GPT-4 and BioMistral 7B, in responding to patient queries, particularly concerning rare diseases, and compares their performance with that of physicians.
MATERIALS AND METHODS: A total of 103 patient queries and corresponding physician answers were extracted from EXABO, a question-answering forum dedicated to rare respiratory diseases. The responses provided by physicians and generated by LLMs were ranked on a Likert scale by a panel of 4 experts based on 4 key quality criteria for health communication: correctne…
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.
This qualitative study explores the perceptions of digital technologies among student speech-language pathologists (SLPs) at the bachelor's and master's levels, focusing on key factors influencing their acceptance and conditions fostering their intention to use these technologies in future speech-language pathology services. A total of 16 student SLPs, all currently enrolled in undergraduate and graduate programs, participated in this study. Their views on using digital technologies were gathered through in-depth semi-structured interviews. The data were analyzed using thematic analysis, guide…
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: South African Speech-Language Therapy and Audiology (SLH) programmes historically followed Western frameworks, often lacking in cultural and linguistic relevance to the local context. SLH curricula and clinical training continue to face challenges in aligning with South Africa's diverse population and healthcare needs.
OBJECTIVES: To investigate South African undergraduate SLH students' experiences of transformation in the curriculum and clinical service provision.
METHOD: A cross-sectional survey design was employed on students from four South African universities. Data were col…
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.
Recent advances in large vision-language models (LVLMs) have transformed visual recognition research by enabling multimodal integration of images, text, and videos. This fusion supports a deeper and more context-aware understanding of visual environments. However, the application of LVLMs to multitask visual recognition in real-world construction scenarios remains underexplored. In this study, we present a resource-efficient framework for fine-tuning LVLMs tailored to autonomous excavator operations, with a focus on robust detection of humans and obstacles, as well as classification of weather…
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.
Clinicians and patients are offered a variety of genomic tests intended to assess the prognosis of cancer. Among these is the "Decipher" test for prostate cancer. A 71-year-old patient with prostate cancer was referred for testing by his treating doctor. The test results suggested reclassification of the patient from the intermediate-risk group for death and disease complications to the high-risk group.
СтатьяКлинический случайАннотация на английскомПоиск 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.
Health strategies increasingly emphasize both behavioural and biomedical interventions, yet the complex and often contradictory guidance on diet, behavior, and health outcomes complicates evidence-based decision-making. Evidence triangulation across diverse study designs is essential for balancing biases and establishing causality, but scalable, automated methods for achieving this are lacking. In this study, we assess the performance of large language models in extracting both ontological and methodological information from scientific literature to automate evidence triangulation. A two-step …
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: Sound clinical reasoning is crucial for synthesizing assessment and contextual information into evidence-based and patient-centred management decisions. Whilst clinical reasoning processes and development have been explored in broader health contexts, to date there has been limited evaluation of how clinical reasoning skills are employed by pre-professional speech-language therapists (SLTs) who conduct clinical swallowing examinations (CSEs).
AIMS: To evaluate how pre-professional SLTs (senior undergraduate students) apply reasoning and decision-making processes during simulated C…
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