BackgroundWhether artificial intelligence can identify publishable scientific work is untested. We evaluated whether a multimodal large language model (MLLM) could predict, from poster content alone, which abstracts at the American Association for the Surgery of Trauma (AAST) Annual Meetings reached publication, and characterized the investigator, institutional, and domain level determinants situating model performance.MethodsWe retrospectively analyzed 260 abstracts from the 2021-2022 AAST Annual Meetings. Bibliographic searches confirmed publication, and investigator sex, race, and ethnicity
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 are being introduced into diabetes care at an accelerating pace, but their knowledge accuracy, safety boundaries, explainability, and real-world usability remains uncertain. A diabetes-specific evaluation framework is urgently needed. To address this gap, the National Clinical Research Center for Endocrine and Metabolic Diseases (Changsha) and Chinese Society of Endocrinology and Metabolism, Chinese Medical Doctor Association convened experts in diabetology, artificial intelligence, clinical research, biostatistics, medical informatics, public health, and ethics. Based on…
СтатьяConsensus StatementАннотация 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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) and, more recently, large reasoning models (LRMs) have rapidly garnered significant interest for application in psychiatry and behavioral health. However, recent studies have identified significant shortcomings and potential risks in the performance of LLM-based systems, complicating their application to psychiatric diagnosis. Two promising approaches to addressing these challenges and improving the efficacy of these models are simulated reasoning (SR) and self-verification (SV), in which additional "reasoning tokens" are used to guide model output, eit…
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: Button battery (BB) injuries in children represent a severe and growing public health burden. The literature on the topic is extensive; however, there is a notable lack of structured public health initiatives addressing the problem. The present study aimed to test the feasibility of using large language models (LLMs) to draft recommendations for preventing and managing BB ingestion in children.
METHODS: A set of questions was generated and submitted to ChatGPT-4o and ChatGPT-o1-preview. Questions were based on statements and websites of scientific societies and not-for-profit orga…
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: Perioperative anticoagulant management is critical because of the competing risks of ischemia and bleeding. Large language models (LLMs) and clinical decision support (CDS) have shown substantial advances and are increasingly being applied across various domains of cardiology. However, to date, no studies have specifically evaluated the performance of LLMs combined with CDS in perioperative anticoagulant management.
METHODS: Two cardiologists developed 40 guideline-based clinical scenarios involving patients receiving oral anticoagulants scheduled for non-cardiac surgery, includin…
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.
INTRODUCTION: High-quality crash data are essential for traffic safety analysis, yet police-reported crash databases often suffer from under … econdary crashes, we systematically compared 11 models across four paradigms: zero-shot open-source large language models (LLMs), fine-tuned transformers, deep learning model with word embeddings, and logistic regression. Statistical significance was assessed using pairwise McNemar's tests, and 95% bootstrap confidence intervals were computed for all metrics.
RESULTS: …
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: Acute otolaryngologic emergencies such as sudden sensorineural hearing loss (SSNHL), epistaxis, and acute facial paralysis frequently present to emergency departments (EDs), where early guideline-concordant decisions are critical to prevent irreversible morbidity. Large language models (LLMs) are increasingly explored for clinical decision support, yet their ability to consistently apply specialty guidelines in time-sensitive settings remains uncertain. Retrieval-augmented generation (RAG), which supplies LLMs with authoritative guideline content during response generation, may imp…
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: Artificial intelligence and large language models (LLMs) have developed rapidly in recent years and involved in medical education, in addition to clinical care. However, it remains unknown how the performance of LLMs in neonatal resuscitation compares to that of healthcare professionals (HCPs). In this exploratory study, we aimed to investigate and compare the performance of LLMs with those of HCPs on 3 sources of examination questions in the neonatal resuscitation training in Canada and China.
METHODS: In this bi-center study, we evaluated the overall accuracy, accuracy across qu…
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.
Immunoglobulin A nephropathy (IgAN) is the most common primary glomerular disease worldwide, with a highly heterogeneous clinical course. Current biopsy-based risk assessment relies largely on structured histological scores, such as the Oxford MEST-C score, which summarize selected lesions but may omit information contained in routine narrative pathology reports. Here we show that large language model-based analysis of routine biopsy reports identifies reproducible pathological subtypes with prognostic relevance in IgAN. We studied 3,078 adults with primary IgAN from two hospitals in Wenzhou,
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Knee osteoarthritis (OA) is a prevalent global condition. While MRI guides clinical decisions, its technical complexity hinders patient understanding and engagement. Translating these findings into comprehensible, personalized patient education remains challenging. Large language models (LLMs) show promise in automating this process. To evaluate and compare the effectiveness of advanced large language models against experienced clinicians in generating comprehensible, personalized patient education materials derived from knee MRI reports.
MATERIALS AND METHODS: This …
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.
With the widespread integration of artificial intelligence (AI), orthopedics postgraduate education is transitioning into the intelligent era. Large language models (LLMs), which leverage deep learning and natural language processing (NLP), have profoundly influenced orthopedic postgraduate education through their sophisticated capabilities in coherent comprehension, contextual response and content generation. These models encompass both general-purpose tools (e.g., ChatGPT) and specialized orthopedic applications (e.g., DocOA, BioinspiredLLM, MechGPT, DrSR, and AmbossGPT). They can offer inte…
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.
OBJECTIVE: Large language models (LLMs) are increasingly evaluated for rheumatology tasks, but their performance in inflammatory arthritis (IA) remains unclear. We systematically reviewed LLM performance across clinical tasks in IA.
METHODS: We conducted a systematic review (PROSPERO: CRD420261359100), searching PubMed, Scopus, and PubMed Central from January 2022 to April 2026 for studies evaluating LLM performance on clinical tasks in IA. Two reviewers (YA, AG) screened 113 records.
RESULTS: Eighteen studies covered rheumatoid arthritis (n = 3), axial spondyloarthritis (n = 7), psoriatic a…
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.
The purpose of the study is to compare large language models (LLMs) for drafting Turkish emergency CT impression text and to quantify quality, critical omission risk, and readability across anatomical regions. In this retrospective observational study, 1374 emergency CT reports were screened; 802 met inclusion criteria (abdomen 204, chest 200, cranial 198, head, and neck 200). Sections were provided to four LLMs (Grok-2, ChatGPT-4o-Latest, Gemini-2.0-Flash, DeepSeek-V3-FW) to generate impression drafts. Two radiologists rated impressions on a 4-point Likert scale. We recorded omissions of pred…
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.
The importance of structured radiology reports is well recognized for enabling efficient data extraction and facilitating multidisciplinary collaboration. This study aimed to evaluate the agreement rate and reproducibility of the large language models ChatGPT-4o and DeepSeek-R1 in generating structured thyroid ultrasound reports. This study retrospectively included 174 thyroid ultrasound reports from 174 patients, encompassing a total of 230 nodules. ChatGPT-4o and DeepSeek-R1 were used to convert the reports into structured formats according to the C-TIRADS guidelines. Two ultrasonographers a…
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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) are increasingly used to obtain health information, including guidance on child and adolescent mental health. In anorexia nervosa (AN), where early recognition and timely intervention are critical, the accuracy of AI-generated information available to parents may have important clinical implications. This study evaluated the performance of LLMs in responding to parent-oriented questions about AN.
METHODS: A comparative model evaluation was conducted using three conversational AI systems: ChatGPT (GPT-4o), Google Gemini, and DeepSeek. Twenty questions r…
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.
PurposeTo assess the accuracy, comprehensiveness, and reliability of Large Language Model chatbots in answering frequently asked questions about refractive errors.MethodsForty-four questions about refractive errors were posed to four chatbots, including Copilot, Perplexity, Gemini, and ChatGPT. Responses to each question were independently evaluated by three experts using a three-point accuracy scale. The readability of the chatbots' responses was evaluated using several indices. Similarity was assessed using Sentence-Bidirectional Encoder Representations from Transformers (SBERT). Inter-rater
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: Large language models (LLMs) are increasingly applied in clinical decision support, but their reliability in guiding anticoagulation management for nonvalvular atrial fibrillation (NVAF) remains unclear.
OBJECTIVES: To systematically evaluate the performance of 9 widely used LLMs in guiding anticoagulation therapy decisions for NVAF.
METHODS: A multidisciplinary team constructed 100 virtual NVAF patient cases with comprehensive demographic, clinical, laboratory, and medication information. Nine LLMs (DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, Qwen3, Qwen3 Deep Think, ChatGPT-4o, ChatGPT-4o Deep R…
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/Objectives. Abdominal computed tomography (CT) radiology reports contain critical information for abdominal aortic aneurysm (AAA) management, including aneurysm presence, size, rupture status, and prior repair. However, this information is often embedded within lengthy, heterogeneous reports, making manual extraction inefficient. We evaluated the performance of multiple large language models (LLMs) for automated extraction of AAA-related findings from radiology reports. Methods. We retrospectively analyzed 500 abdominal CT reports mentioning AAA from an urban academic health system …
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 and Impact Statement: We present a panel of virtual staining neural networks for lung and heart transplant biopsies, providing rapid and high-quality histological staining results while bypassing the traditional histochemical staining process. Introduction: Allograft rejection is a common complication of organ transplantation, which can lead to life-threatening outcomes if not promptly managed. Histological examination is the gold standard method for evaluating organ transplant rejection status, as it provides detailed insights into rejection signatures at the cellular level. Neverth
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.
The integration of large language models (LLMs) into healthcare represents a transformative development in modern medicine, with hepato-pancreato-biliary (HPB) surgery positioned at the forefront of this technological revolution. This editorial examines the multifaceted role of LLMs, including ChatGPT, Claude, and Gemini, in HPB surgical practice, analyzing both their unprecedented opportunities and significant challenges. LLMs demonstrate remarkable potential across multiple domains of HPB surgery, including clinical documentation automation, enhanced surgical decision-making through complex …
Редакционная 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.
MedElevator
Войти в исследования