BACKGROUND: Molecular Tumor Boards (MTBs) generate highly technical recommendations. The language used in their protocols is rarely accessible to patients. Lay-language patient protocols could support patient-clinician communication, yet manual production is difficult to sustain in high-volume oncology settings. Large language models (LLMs) may offer scalable drafting assistance, yet clinical usability remains largely uninvestigated under real-world deployment constraints. Existing evaluations rely predominantly on synthetic data or closed-source models that are incompatible with strict data p…
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: Delayed language development in infants under one year of age can lead to persistent developmental consequences. The language of infants under one year primarily develops through face-to-face communication with their parents, such as spontaneous smiling and eye contact with their mother, which fosters language communication and promotes development. This motivates us to explore home-based alternatives. This study aims to assess the feasibility and preliminary effects of a home-based language rehabilitation program for infants aged 0-1, implemented by caregivers.
METHODS: A retrospe…
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.
AIM: The potential implementation of early type 1 diabetes (T1D) detection pathways, encompassing autoantibody screening and longitudinal monitoring, raises important psychosocial considerations for ethical, person-centred care. This review summarises evidence on the psychosocial impact of early T1D detection, identifying key evidence gaps and recommendations for integrating psychosocial support.
METHODS: A semi-structured narrative review was conducted using PubMed-indexed international peer-reviewed literature, complemented by experiential insights from an interdisciplinary authorship team.
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.
This article presents a theoretical and conceptual analysis of self-deconstruction in contemporary contemplative and clinical practices. It … between sameness and ipseity; (b) a pragmatic distinction between indirect and direct reference in language, allowing experiential and clinical transformation without representational reductionism; and (c) a dialogue with nondual contemplative traditions and contemporary clinical approaches, particularly mindfulness-based and third-wave therapies. The art …
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.
Academic anxiety is a common mental health problem among university students. It is often associated with reduced learning efficiency and an increased risk of depression. Cognitive behavioral therapy (CBT) is supported by an established evidence base, but its use in university settings is still limited by factors such as therapist availability, time, and physical space. To explore a new approach to digitally assisted intervention, this study integrated virtual reality (VR), large language model (LLM), and retrieval-augmented generation (RAG) technologies. We developed an LLM-VR-CBT system base…
СтатьяРандомизированное 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.
Large-scale spectroscopic surveys contain numerous low-SNR stellar spectra that are difficult to analyze with traditional pipelines but remain valuable for Galactic archaeology, chemical-evolution studies, and population-level stellar characterization. We propose an order-agnostic foundation model that represents astronomical spectra as discrete tokens and learns intrinsic spectral correlations through arbitrary masking, enabling effective modeling of incomplete and noisy observations. The model is pretrained from scratch on physically motivated synthetic spectra in a self-supervised reconstru
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.
Traditional volume visualization (VolVis) methods, like direct volume rendering, suffer from rigid transfer function designs and high computational costs. Although novel view synthesis approaches enhance rendering efficiency, they require additional learning effort for non-experts and lack support for semantic-level interaction. To bridge this gap, we propose NLI4VolVis, an interactive system that enables users to explore, query, and edit volumetric scenes using natural language. NLI4VolVis integrates multi-view semantic segmentation and vision-language models to extract and understand semanti…
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.
Object counting in remote sensing images is valuable for applications such as urban planning and environmental monitoring. However, it remains challenging due to heterogeneous annotations, semantic ambiguity in open-vocabulary queries, and performance degradation of small targets. To address these limitations, we propose DR-CLIP (Deformable Remote CLIP), a vision-language model for remote sensing image counting that incorporates deformable visual feature extraction with text-guided prediction. DR-CLIP includes a (1) Region-to-Instruction (R2I) mechanism to convert points, bounding boxes, and p…
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.
OBJECTIVE: To benchmark zero-shot generative pre-trained transformer (GPT)-based multimodal large language models (MLLMs) for pressure injury (PI) staging from photographs and quantify the effects of prompt strategy, structured outputs, and clinically meaningful label granularity.
APPROACH: We performed a retrospective observational benchmark using 1,091 public, de-identified PI photographs labeled Stage I-IV. In the standardized analysis, all 10 model/prompt conditions were evaluated using a standardized, resume-safe application programming interface pipeline with per-image logging. We evalu…
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.
Speech-language therapy is effective in chronic post-stroke aphasia if it is delivered in an intensive fashion. The study investigated whether intensive communicative therapy by practicing everyday language use (e.g. requesting objects and proposing actions) leads to better outcomes than equally intensive conventional treatment (e.g. picture naming). A randomized controlled trial compared intensive conventional speech-language therapy to a social-communicative treatment, called Intensive Language Action Therapy, a further development of Constraint-Induced Aphasia Therapy. Forty-four chronic po…
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: Temporal relation extraction (TRE) in clinical narratives is crucial for understanding patient history, disease progression, and … l history of the disease.
OBJECTIVE: We explore the potential of open-weight and on-premises large language models (LLMs) on clinical TRE and normalization using zero- and few-shot prompting, aiming to reduce the time-consuming and costly annotation process. Based on recent promising capabilities of LLMs in understanding and reasoning over text, we evalua …
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: Medical Concept Normalization (MCN) maps informal health phrases to formal clinical concepts. It is a critical task for pharmacovigilance, patient record analysis, and health-related text mining. Extensive MCN research has mainly relied on single-source datasets and overlooked data quality (DQ) issues. This study aims to develop a quality-aware data fusion framework for MCN using Large Language Models (LLMs).
METHODS: The methods consist of DQ evaluation and enhancement, LLM-based data augmentation, and multi-source MCN dataset fusion using enriched concept-phrase pairs. We analyze…
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.
Accurate prognostic prediction remains a critical unmet need in advanced hepatocellular carcinoma (HCC). While machine learning (ML) models have demonstrated value in outcome prediction, the ability of large language models (LLMs) to perform structured clinical prognostic tasks remains unclear. In this multicenter retrospective study, 1031 patients with HCC receiving interventional therapy combined with targeted treatment were analyzed and randomly divided into training (n = 717) and test (n = 314) cohorts. Six ML algorithms were developed and compared with two LLMs (ChatGPT-4o and DeepSeek-v3…
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Motor learning (MoL) plays a key role in restorative therapies after neurological injury. However, its integration into clinical … second level, a comprehensive literature review was conducted following PRISMA guidelines. Natural language processing (NLP) techniques, including latent dirichlet allocation (LDA) and N-gram analysis, were used to validate and expand the initial taxonomy, assess terminology frequency, and examine semantic relationships among variables. This combined expe …
СтатьяОбзорПолный 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 AND OBJECTIVE: Electronic Nose (eNose) breathprints are promising non-invasive lung cancer diagnostic tools, but cross-site validation and adaptation remain barriers to clinical applications. It remains unknown whether a natural language processing-pretrained large language model (LLM) can enable few-shot, site-specific classification of lung cancer using eNose breathprints.
METHODS: We collected eNose breathprints of lung cancer and non-lung cancer patients from two medical centres in Taiwan. A GPT-2-backbone LLM with parameter-efficient adaptation was compared with convolutional …
СтатьяМногоцентровое 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.
Paper-based case report forms remain common in clinical trials, often requiring manual transcription into electronic systems. Automating this process could reduce workload and errors, but standard approaches for text or mark recognition are limited by rigid templates and poor generalizability. Recent advances in visual language models (VLMs) offer a potential alternative by jointly processing images and text. In this study, we benchmarked three open-source, locally executable VLMs (Qwen 2.5, Mistral Small 3.1, and Granite 3.2 Vision) for information extraction from printed case report forms us…
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.
Missense variant interpretation remains a major challenge in clinical genomics. Existing missense variant impact predictors achieve strong performance, but they emphasize protein-level consequences and often share overlapping annotation priors. A missense annotation specifies the encoded amino-acid substitution, but the underlying nucleotide change may also act through nucleotide sequence context that protein-centric predictors overlook. Whether genomic language models capture distinctive nucleotide-level information beyond established missense variant impact predictors remains unclear. Throug…
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.
BACKGROUND: Prostate cancer (PCa) is a significant global health challenge, and the prostate imaging reporting and data system (PI-RADS) is crucial for risk stratification using MRI. However, inter-reader variability, especially in the transition zone and among practitioners with differing experience levels, compromises diagnostic consistency. Large language models (LLMs) show potential in medical image analysis, particularly in standardizing reports to improve diagnostic consistency and efficiency.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of LLMs in assisting PI-RADS scoring based on biparamet…
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: Multidisciplinary tumor boards (MDTBs) play a central role in breast cancer management by integrating imaging findings with clinical and pathological information to guide treatment decisions. The increasing integration of artificial intelligence into clinical workflows has raised interest in the potential role of large language models (LLMs) as supportive tools in oncologic decision-making. The aim of this study was to evaluate the concordance between treatment recommendations generated by LLMs and decisions made by a radiology-led MDTB in newly diagnosed breast cancer patients, an…
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.
Traditional machine learning (ML) generalizes poorly in anaerobic digestion (AD) prediction, failing to interpret unstructured contextual data. To bridge theoretical mechanisms and industrial scaling, we propose a knowledge-driven, multimodal large language model (LLM) framework with a two-stage strategy: literature pretraining to establish biochemical domain knowledge, then scenario-adaptive fine-tuning on industrial plant data. Inputs integrate numerical parameters (pH, temperature, total solids, and organic loading rate) with textual contexts on system types, feedstocks, pretreatment, and 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.
MedElevator
Войти в исследования