Fragment-based drug discovery (FBDD) relies heavily on the design of chemically viable linkers to connect fragments binding to different poc … molecular dynamics simulations against known crystal poses. Ultimately, LinkLlama demonstrates that large language models can overcome the structural pitfalls of purely 3D-generative methods, offering a highly controllable and chemically robust framework to accelerate linker design and drug discovery in general.
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.
IMPORTANCE: Large language models (LLMs) are increasingly applied to mental health contexts, yet their capacity to generate responses that align with evidence-based psychotherapy remains uncertain. Motivational interviewing (MI), a structured counseling approach, provides an empirically grounded setting for evaluating alignment between LLM-generated and human therapist responses.
OBJECTIVE: To evaluate how closely an LLM's responses align with therapist responses in MI sessions, using automated similarity metrics.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This cross-sectional study used high-fideli…
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: Artificial intelligence applications have been developed to predict the nutrient content of meals. However, none have been evaluated in the context of Peruvian cuisine, characterized by diverse ingredients and recipes.
OBJECTIVES: We assessed whether large language models (LLMs) could predict the nutritional content of Peruvian meals.
METHODS: Using a dataset of 510 unique lunch images extracted from a Peruvian cookbook, we compared nutrient values from recipe data against predictions generated by LLMs (Gemma-3: 4B, 12B, and 27B). The LLMs were given the meal name and a photograp…
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.
PURPOSE: Large Language Models (LLMs) are widely used and accessible. We investigate whether publicly available LLMs provide useful, safe, helpful and accurate information to the non-expert general community seeking answers about moyamoya.
METHODS: ChatGPT-4o and Gemini 1.5 Flash were directly single-shot prompted with ten frequently asked questions about moyamoya. A survey of these responses was posted on the Moyamoya Foundation website for ten weeks. Respondents were randomly assigned to read either ChatGPT or Gemini generated responses. Clinicians treating cerebrovascular disease evaluated…
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: With the increasing reliance on artificial intelligence (AI) in healthcare information delivery, it is essential to evaluate the accuracy and reliability of AI-generated responses. This study aimed to assess the quality of responses provided by three AI-based language models—ChatGPT-4, Gemini, and Copilot—on temporomandibular disorders (TMD), a complex and prevalent group of musculoskeletal conditions. METHODS: A total of 83 questions, categorized into seven key domains of TMD (Anatomy, Signs and Symptoms, Etiology, Evaluation and Diagnosis, Treatment Options, Complications, and Pr
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.
New drug development is a costly and time-consuming project in pharmaceutical industry. However, the issue of relatively poor-quality, expen … ed to further enhance the model's translation performance. When compared to popular general-purpose large language models, this lightweight model achieved a BLEU-4 mean score of 36.018 and a CHRF mean score of 58.047 based on a self-constructed training corpus, with improved scores ranging from 16% to 65% with a favorable cost-benefit analysis. Further, the model's exc …
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 model-based artificial intelligence (AI) chatbots are gaining traction in surgery, yet their specific applications remain understudied. This bibliometric analysis assesses research trends and potential applications of large language model-based AI chatbots in surgery. We conducted a search in the Web of Science Core Collection database and analyzed the data using VOSviewer, CiteSpace, and the R package bibliometrix. Out of an initial 1372 papers, 260 met the inclusion criteria. Research output has significantly increased from 2023 to 2024. The United States led in publications,
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: Fibromyalgia (FM) is a complex disorder with widespread pain and emotional distress, posing diagnostic challenges. FM patients show altered cognitive and emotional processing, with a preferential allocation of attention to pain-related information. This attentional bias towards pain cues can impair cognitive functions such as inhibitory control, affecting patients' ability to manage and express emotions. Sentiment analysis using large language models (LLMs) can provide insights by detecting nuances in pain expression. This study investigated whether open-source LLM-driven sentiment…
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.
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study.
OBJECTIVES: This study assessed the effectiveness of a popular large language model, ChatGPT-4, in predicting Current Procedural Terminology (CPT) codes from surgical operative notes. By employing a combination of prompt engineering, natural language processing (NLP), and machine learning techniques on standard operative notes, the study sought to enhance billing efficiency, optimize revenue collection, and reduce coding errors.
METHODS: The model was given 3 different types of prompts for 50 surgical operative notes from 2 spine surgeons. The first
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 determine whether observed mechanistic performance of web-enabled large language model (LLM) responses differs across response languages under deployed web conditions and to distinguish such language-associated shifts in relative model performance from stable between-model differences.
METHODS: Twenty-four standardized questions spanning intestinal, airway, and urogenital mucosa and four levels of mechanistic complexity were posed to five web-enabled LLMs in English, Simplified Chinese, Traditional Chinese, and Japanese, yielding 480 responses. Twenty senior clinician-experts, 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.
OBJECTIVES: We aimed to develop a data model and a natural language processing (NLP) pipeline for representing physical activity (PA) in Electronic Health Records (EHRs), and to evaluate transformer- and Large Language Model (LLM)-based classifiers for sentence-level PA attribute classification.
MATERIALS AND METHODS: We analyzed PA documentation across three patient cohorts (cancer, COVID, and Alzheimer's disease) using structured and unstructured EHR data. A conceptual schema was developed to represent PA and its linguistic attributes. Five BERT models and three modern LLMs (Llama3-8B, MedA
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: Privacy concerns represent a primary barrier to the adoption of large language model (LLM) applications, particularly in sensitive domains such as health care. Although a growing body of survey-based research has examined user privacy concerns with LLMs, no standardized instrument exists for measuring this construct.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a concise, standardized questionnaire for assessing user privacy concerns with LLM-based systems, suitable for use by researchers and practitioners such as AI application developers and health care professionals.
ME
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: To determine whether presenting matched obstetric and gynecologic triage scenarios as patient-language prompts rather than clinician-language prompts affects expert-rated clinical confidence and the clinical safety of LLM-generated advice.
METHODS: Thirty obstetric and gynecologic scenarios were presented in matched clinician-language and patient-language Turkish formats to four LLMs. Five specialists independently evaluated 240 responses, generating 1,200 ratings. The primary outcome was the Global Clinical Confidence Score (GCCS; 0-2); five secondary outcomes were rated on 1-5 sc
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: Depression prevalence is rising in adolescents and young adults (ages 10-24 years). Traditional screening methods for depression, such as the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), are particularly challenging for adolescents. AI has potential to help with this, but the scarcity of annotated datasets highlights the need for off-the-shelf approaches. In this study, we investigate the feasibility of using state-of-the-art large language models (LLMs) to detect depressive symptoms in adolescent settings (ages 15-17 years).
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility of usi…
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.
OBJECTIVE: To evaluate the clinical accuracy, usefulness, global overall quality (GQS), and readability of ChatGPT, Gemini, and DeepSeek responses to patient questions regarding dental caries.
MATERIALS AND METHODS: Fifty-nine simulated patient questions concerning caries diagnosis, etiology, treatment, and prevention were queried in Turkish. Three restorative dentists independently evaluated the responses for accuracy, usefulness, and GQS. Readability was assessed using the Ateşman index. Statistical analyses included the intraclass correlation coefficient (ICC) for interrater reliability, t
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.
Advanced Parkinson's Disease (APD) is clinically heterogeneous, and many APD-defining features are recorded predominantly in unstructured neurology narratives, limiting scalable phenotyping and longitudinal analyses. An approach based on large language models (LLMs) was designed to transform free text from electronic health records (EHRs) into an APD-oriented dataset aligned with Questionnaire for the Evaluation of Advanced Parkinson's Disease (CDEPA)-derived domains. A retrospective EHR cohort identified between January 2018 and January 2023 from a tertiary neurology service comprised 1,201 c…
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.
Patients are increasingly turning to large language models (LLMs) for health information, but the quality of patient-oriented information remains uncertain. This article evaluated the performance of three major LLMs in answering clinically relevant patient's questions related to gingival recession. A descriptive comparative study was carried out utilizing twenty standardized patient-centered questions related to gingival recession. Each question was submitted once to ChatGPT 5.5, Gemini 3.5, and Claude Sonnet 5, generating 60 responses. Five board-certified periodontists independently evaluate…
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.
The integration of large language models into medical education is rapidly transforming pedagogical approaches, particularly in specialized fields like urology. This study aims to evaluate the adoption patterns, perceived efficacy, and significant limitations of these artificial intelligence (AI) tools among urology trainees. This research employed a descriptive, cross-sectional study design through an online survey disseminated to urology trainees at a single institution. A total of 194 complete responses were collected from medical students and interns. The survey assessed adoption patterns,…
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.
MedElevator
Войти в исследования