OBJECTIVES: Medical Visual Question Answering (MedVQA) systems are predominantly evaluated using exact-match accuracy, which fails to account for partially correct or clinically insightful answers, particularly in open-ended question settings. This study aims to investigate the effectiveness of language-based evaluation metrics, specifically BLEU scores at multiple n-gram levels, in providing a more nuanced perspective of model performance beyond strict accuracy.
METHODS: We conducted a systematic benchmarking of multimodal vision-language models by combining three transformer-based visual en…
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: Idiosyncratic DILI is a complex clinical challenge requiring timely and accurate decision support. LiverTox, curated by the National Institute of Health (NIH), offers a comprehensive DILI evidence base, but its encyclopedia-like format hinders point-of-care use. Health care providers increasingly use general large language models (LLMs) for clinical care, raising safety concerns due to LLM hallucinations or misinformation. We hypothesize that retrieval-augmented generation (RAG) integration-grounding LLM responses in LiverTox content-would enable accurate DILI decision support.
ME…
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.
Margin pathological assessment provides critical feedback for breast-conserving surgery, whereas H&E-stained histopathology focuses on residual tumor and may cause unnecessary resections. Label-free multiphoton microscopy (MPM) reveals tumor-associated collagen signatures (TACS) at the margin, offering a prognostically relevant diagnostic information. However, limited familiarity of novel MPM images by pathologists has prevented its integration into diagnostic workflows. Here, we introduce MarginPath, a Margin Pathological diagnosis system built on an MPM-language model that requires only a si…
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: Derivational morphology plays a crucial role in language development, literacy, and learning abilities, yet its integration into speech-language pathology practice remains inconsistent. This study investigates the knowledge and professional practices of French-speaking speech-language pathologists (SLPs) regarding derivational morphology, with a focus on implicit and explicit knowledge, intervention strategies, and barriers to research engagement.
METHOD: A total of 153 SLPs completed an online survey assessing their theoretical knowledge, clinical practices, and self-perceived compe…
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: Language serves as a significant barrier to accessing dental services. Dental treatment options are often complex and involve terminology that is unfamiliar to most patients. In some cases, dental students may use technical terms that patients do not understand, leading to confusion and misunderstandings. Therefore, this study aimed to assess the language barriers faced by dental students and patients in Riyadh, Saudi Arabia. Methods: A mixed-methods research design was employed to evaluate language barriers between dental students and patients, as it provides an in-depth understan…
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.
Offline action prediction does not by itself guarantee reliable closed-loop flight for unmanned aerial vehicle (UAV) vision-language-action (VLA) models. We study a controlled AirSim Blocks waypoint task using 100 expert episodes and 3385 RGB-D, instruction, state, and action records. Checkpoints are selected only on val-seen data, after which val-unseen is evaluated once. A 132,840-parameter policy reaches 0.9278±0.0019 final-test action accuracy across three training seeds, yet raw VLA control fails in closed loop. We therefore embed its action proposals in progress-aware hybrid execution wi…
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: Social media provides timely proxy signals of mental health, but reliable tweet-level classification of depression subtypes remains challenging due to short, noisy text, overlapping symptomatology, and labeling bias. Large language models (LLMs) are increasingly used in mental health for tasks such as symptom extraction, risk screening, and triage, yet their reliability for fine-grained depression subtype classification from brief social media posts remains underexplored.
OBJECTIVE: We benchmarked few-shot, prompt-only LLMs against parameter-efficient fine-tuned encoders for ident…
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: Dysphagia, a swallowing impairment, has left people in need of assistance and care. Therefore, the lives of caregivers to those individuals with dysphagia change drastically. There is scarce research about the difficulties experienced by caregivers in caring for their loved ones with dysphagia, a phenomenon known as third-party disability (TPD).
OBJECTIVES: This study explored Speech Language Therapists' (SLTs') experiences with caregivers when managing adult patients living with dysphagia in South Africa.
METHOD: This study made use of a qualitative approach through an online su…
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.
OBJECTIVES: This study aims to harness Natural Language Processing (NLP) to improve chronic disease medication management, focusing on the antihypertensive drug Lisinopril. The objectives are: (1) to develop an intelligent drug safety monitoring and personalized intervention platform integrating patient feedback; (2) to accurately identify drug side effects and analyze their associations with patient demographics; and (3) to build a personalized medication recommendation system for enhanced clinical decision-making.
METHODS: We used user reviews from authoritative medical databases (WebMD and…
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.
Antiviral peptides (AVPs) are promising therapeutic candidates as it can inhibit viral replication, interfere with host-virus interactions, and provide sequence-specific antiviral activity. However, experimental screening of large peptide libraries is time-consuming and costly, creating a need for computational tools that can prioritize promising candidates before laboratory validation. Here, we present AVP-GPT2, a practical protein language model workflow for antiviral peptide identification. In this study, peptide sequences were embedded within structured task-specific prompts and optimized …
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: Adolescence is a dynamic neurodevelopmental period during which structured language performance may reflect ongoing biological reorganization processes. This study examined whether inflammatory, nutritional, and hormonal biomarkers were modestly associated with structured language task performance and cognitive performance in healthy pubertal children. Methods: A total of 156 healthy pubertal children (78 female, 78 male; mean age of 11.84 ± 2.98 years) meeting Tanner Stage ≥ 2 were included in this retrospective cross-sectional study. Language was assessed with the Test…
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 model (LLM)-based chatbots are increasingly used by patients for health information; however, their reliability in high-risk cardiovascular therapies such as oral anticoagulation remains uncertain. This study evaluated the perceived accuracy, clarity, and completeness of LLM-generated responses to common patient queries compared with standard-derived expert responses (SDERs).
METHODS: A cross-sectional comparative study evaluated responses generated by ChatGPT-4.5, Gemini Pro 2.5, and DeepSeek-V3 to 11 frequently asked questions related to five oral anticoagulants: …
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.
The sensory/neural Temporal Sampling (TS) theory of developmental language disorder (DLD) is based on the sensory and linguistic impairments in rhythm processing that are found in children with both developmental dyslexia (DD) and DLD. These sensory/linguistic impairments include decreased sensitivity to amplitude rise times (ARTs, the sensory triggers related to automatic cortical speech tracking), syllable stress patterns and speech rhythm. At the neural level TS theory predicts impairments in the cortical tracking of different rates of amplitude modulation (AM) in the speech signal <10 Hz. …
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: Reducing under-5 mortality remains a global health priority. Large language models (LLMs) are increasingly used by the public to access medical information. However, current evidence evaluating LLMs' performance in public-facing child health communication is scarce.
METHODS: We selected the top five search terms related to each of the five leading causes of under-5 mortality (prematurity, pneumonia, birth asphyxia, malaria, and diarrhoea) using Google Trends, generating 25 representative public queries. Responses were collected from four LLMs (ChatGPT-4.0, Claude 3.5 Sonnet, Bing …
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: Large language models (LLMs) using a retrieval-augmented generation (RAG) approach have the ability to respond to user queries with answers grounded in specific sources. We conducted an exploratory evaluation of the accuracy of a RAG-based LLM to provide care recommendations for prehospital scenarios based on the emergency medical services (EMS) policies and treatment protocols (TPs).
METHODS: We conducted a non-human, simulation-based experimental study by uploading all text-based policies/TPs from a single large EMS system into Google's NotebookLM platform, which uses a RAG-base…
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.
Short-term financial risk in intelligent trading systems is reflected not only in prices, trading volumes, and textual sentiment but also in infrastructure operating states, including server workload, device power consumption, network latency, and packet loss rate. We propose HSF-LLMNet, a hardware sensor and large language model semantic fusion network for jointly modeling external information shocks and infrastructure responses. A large language model extracts event category, sentiment polarity, risk intensity, and semantic uncertainty from financial texts. Reliability-aware temporal modelin…
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 Postoperative complications (PCs) rates are crucial quality metrics in surgery, as they reflect both patient outcomes, perioperative care effectiveness and healthcare resource strain. Despite their importance, efficient, accurate and affordable methods for tracking PCs are lacking. This study aimed to evaluate whether natural language processing (NLP) models could detect 11 PCs from surgical electronic health records at a level comparable to human curation. RESEARCH AND DESIGN METHODS Retrospective study in 18 hospitals across two regions in Denmark. A total of 17 486 surgical cas…
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.
Recent advances in large language models (LLMs) have profoundly transformed scientific research in chemistry, enabling literature mining, the prediction of physicochemical and biological properties, and even the generation of novel molecular structures. However, such tools also raise concerns regarding malicious use, particularly in the context of the clandestine synthesis of new psychoactive substances (NPSs). In this study, we evaluate simulated scenarios of interaction with LLM-based chatbots to explore potential vulnerabilities in the provision of information that could facilitate illicit …
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.
AIM: To investigate whether birth size for gestational age is associated with failure at language screening in early childhood.
METHODS: This population-based cohort study used linked national register data from Sweden. Children born between 2018 and 2023 who had undergone language screening at 2 years 4 months to 3 years 3 months of age were included (n = 194 637; 94 051 females, 100 586 males). Logistic regression estimated associations between birth size for gestational age and screening failure, with children born appropriate for gestational age as the reference group, adjusting for sex, …
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: Large language models (LLMs) are entering drug-safety and regulatory workflows, yet their behavior at the boundary between unavailable evidence and risk reassurance remains poorly characterized. Drug-induced liver injury (DILI) is a stringent setting because evidence is fragmented across labels, case reports, mechanistic studies, and curated knowledge bases, while unsupported low-risk reassurance can be consequential.
METHODS: We evaluated five LLMs on a fixed 47-drug DILI risk-assessment panel using 1,410 parsed responses from closed-book answering and an evidence-gated protoco…
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