BACKGROUND: Continuous glucose monitoring (CGM) is central to diabetes care, but explaining CGM patterns consistently and empathetically remains time-intensive in clinical practice. Large language model (LLM)-based systems may support patient-facing interpretation of CGM data, but evidence remains limited for retrieval-grounded tools evaluated against clinician-authored responses in counseling scenarios. The system was intended for CGM interpretation and communication support rather than autonomous therapeutic decision-making.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether a retrieval-ground…
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.
Swallowing disorders are a common complication after stroke, yet current assessment methods rely largely on clinical observation and subjective screening, limiting continuous and objective evaluation. Here, we report a large language model (LLM)-driven throat-wearable sensing system (TWSS) for real-time monitoring of laryngeal activity and quantitative assessment of swallowing function. TWSS consists of a flexible sensing patch and a structured signal sequence-based LLM framework (S3-LLM). The flexible patch integrates a stretchable sensor with a wireless circuit module, enabling conformal att…
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 rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has led to significant progress in Artificial Intelligence (AI), ushering in a new era of human-centered AI (HAI). Intelligent agents powered by LLMs provide new opportunities for realizing HAI. However, existing LLM-based embodied agents often lack online planning capabilities and may generate actions involving objects that are not present in the current environment. In this paper, we propose a closed-loop framework for planning and evaluation of a vision-language model-based robotic manipulation agent operating in tabletop object rearrang…
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: Electronic health records (EHRs) contain a wealth of unstructured patient data that can be leveraged using artificial intelligence (AI). This study aimed to develop a natural language processing (NLP) pipeline to identify clinical phenotypes and disease trajectories in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) from EHRs.
METHODS: EHR data from SLE patients were included. A standardized stepwise framework combining AI and human intelligence (HI) was designed. Ontology-based definitions were developed for clinical domains, flares and disease complexity phenotypes (low, medium…
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.
Causal discovery algorithms are often leveraged for inferring causal relationships and recovering a causal model from data. However, causal discovery from data alone is limited by the structural constraints of the used dataset, the lack of causal logic, and the lack of external knowledge. Thus, data-driven causal discovery can only suggest possible causal relationships at best. To overcome these limitations, Large Language Models (LLMs) and knowledge systems, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), have been proposed as alternatives to data-driven causal discovery and as a method to augm…
СтатьяПрепринтПоиск 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/Objectives: Multimodal large language models (MLLMs) are increasingly evaluated for diagnostic tasks in medical imaging, including radiographic interpretation. However, most studies focus primarily on binary fracture detection and rarely assess clinically relevant fracture characteristics such as displacement or intra-articular extension, which influence treatment decisions. In addition, most evaluations rely on single-run inference designs that do not assess response reproducibility. This study evaluated the diagnostic performance and inter-run reliability of five MLLMs for radiogr…
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.
Multimodal large language models (LLMs) that process text and images are increasingly discussed for medical imaging, yet their diagnostic performance on radiographs remains poorly characterized. We evaluated three commercially available multimodal LLMs (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro) in a strict zero-shot setting for pediatric wrist fracture detection and compared them with a domain-trained Inception v3 convolutional neural network (CNN) on the same GRAZPEDWRI-DX dataset. We constructed a balanced patient-level test cohort of 1,000 children (2,298 radiographs; 500 fracture, 500 non…
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: Large language models (LLMs) are increasingly used by patients and caregivers to obtain medical information. In pediatric acute bacterial arthritis, non-guideline-concordant information may be clinically important because timely diagnosis and management are essential. This study evaluated the concordance of LLM-generated responses to parent-oriented reformulations of Pediatric Infectious Diseases Society/Infectious Diseases Society of America (PIDS/IDSA) guideline recommendations.
METHODS: In this exploratory cross-sectional benchmarking study, 27 PIDS/IDSA guideline-derived recom…
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: Protein biomarkers such as interleukin 18 (IL-18), CXCL9, and the S100A alarmin proteins are increasingly used in the diagnosis and treatment of juvenile idiopathic arthritis (JIA) and Still's Disease (SD). Reported values for these biomarkers vary considerably among different testing platforms at different centers, representing a barrier to their clinical application as well as international research collaborations. We undertook a systematic evaluation of measurement comparability across different platforms in Europe (EU) and North America (NoA).
METHODS: Recombinant proteins inc
СтатьяВалидационное 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 case report investigates the cortical and subcortical representations of verbal and sign language in a bilingual patient who uses both spoken and signed modalities, assessed intraoperatively during awake surgery. Although spoken language is regularly mapped during awake craniotomies, other language modalities are rarely reported. We performed direct electrical stimulation (DES) during both spoken and sign language tasks in peritumoral regions of the left temporoparietal lobe. The language abilities of the patient were intraoperatively assessed using verbal object naming and sign recogniti…
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Access to high-quality health information (HI) is critical for everyone involved in the research and management of medical conditions such as spinal cord injury (SCI). Recently, the use of Large Language Models (LLMs) through AI-based chatbots like ChatGPT has become increasingly integral to how people seek and consume HI. While LLMs have been evaluated in various clinical and health domains, there remains a notable gap in the literature regarding their use for SCI-specific questions. We conducted a narrative synthesis to identify the opportunities, challenges, and risks of using LLMs in SCI-r…
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.
BACKGROUND: Differentiating jawbone-destroying malignancy from osteomyelitis remains a major diagnostic challenge in oral and maxillofacial surgery because these entities share overlapping radiologic features but require fundamentally different management strategies. This study evaluated the bi-linguistic diagnostic performance of advanced multimodal large language models (LLMs) in distinguishing these conditions using stepwise multimodal inputs. METHODS: In this retrospective diagnostic accuracy study, 50 patients with histopathologically confirmed malignancy or osteomyelitis of the maxilla o…
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 DesignScoping review.ObjectivesTo map spine literature on large language models, characterize reported use cases, and identify evidence gaps limiting implementation.MethodsA scoping review was conducted according to Joanna Briggs Institute methodology and PRISMA-ScR guidance. PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and Cochrane were searched for English-language, peer-reviewed studies published from January 2023 through May 2026 that evaluated large language models in spinal disease, spine surgery, or spine-related care. Eligible studies were synthesized across clinical decision support,…
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.
PURPOSE: To assess the ability of large language models to accurately and comprehensively respond to frequently asked questions and generate patient education materials related to uncommon retinal conditions.
METHODS: A total of 50 frequently asked questions related to 10 uncommon retinal conditions were input into 3 large language models: ChatGPT-4o1, Google Gemini 2.0 Flash, and Microsoft Copilot (updated January 7, 2025). The accuracy and completeness of responses to frequently asked questions were evaluated by retina specialists using a Likert scale ranging from 1 (very inaccurate/not at …
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: Diagnosis and prognostication in idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) remain challenging. This study examined whether large language models (LLMs) can classify neuropsychological test (NPT) summaries for identifying iNPH and exploring postoperative shunt responsiveness.
METHODS: This retrospective study included 42 shunt-treated iNPH patients and 53 neurological controls. De-identified NPT summaries with a standardized structure across cognitive domains were evaluated using three LLMs (ChatGPT-5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek) under a standardized zero-shot prompt. Each mo…
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.
BACKGROUND: Retrospective studies investigating primary sclerosing cholangitis (PSC) have been limited by the absence of a PSC-specific diagnostic code. In 2018, a new PSC-specific ICD-10 code was introduced.
AIMS: We aimed to validate the new ICD-10 code and compare it to other methods of identifying patients with PSC.
METHODS: All gastroenterology/hepatology and primary clinic notes and discharge summaries were extracted from UCSF Epic Clarity database and potential PSC patients were identified using natural language processing (NLP). PSC diagnosis was determined by physician adjudication …
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 AND AIMS: Costs associated with total knee arthroplasty (TKA) may affect treatment preparation, expectation management, and postoperative care planning. Previous large language model (LLM) studies have focused mainly on medical question answering, patient education, and clinical decision support, whereas their performance in clinician-facing preoperative cost-communication preparation remains unclear. This study evaluated an LLM using real-world clinical records from two hospitals in an expert-referenced offline evaluation.
METHODS: Preoperative medical records of 80 patients who u…
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.
AIMS: Immunotherapy with immune checkpoint inhibitors (ICIs) is an effective treatment for many cancers, but it can induce immune-related adverse events (irAEs). Among those, myocarditis is a severe complication associated with high morbidity and mortality. To support the rapidly emerging research, labour-intensive manual data extraction is often needed. Recent studies adopted large language models (LLMs) to systematically process clinical notes and identify patients with irAEs. However, research gaps persist: (i) For ICI-associated myocarditis, the applicability and scalability of LLMs have n…
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 Coronary Artery Disease Reporting and Data System (CAD-RADS) standardizes coronary CT angiography (CCTA) reporting, but not all reports contain CAD-RADS classifications. We benchmarked 54 large language model (LLM) configurations across 50 distinct models, including recent proprietary and open-weight reasoning models, for zero-shot CAD-RADS classification. We retrospectively analyzed 500 anonymized CCTA reports from four hospitals across three U.S. regions. Expert cardiovascular radiologists provided the reference standard (human inter-rater [Formula: see text]). Fifty-four model configura…
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