BACKGROUND: The application of large language models (LLMs) in the medical field has gained increasing popularity; however, their effectiveness in ophthalmology remains uncertain. This study aimed to evaluate the accuracy of responses generated by various deep learning-based LLMs to questions on cataract and corneal diseases and surgeries, and to verify their educational effectiveness by comparing the performances of LLMs with those provided by ophthalmology fellows and residents. METHODS: Eighty-one multiple-choice questions on corneal diseases and cataract surgeries were developed based on t…
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 AND OBJECTIVES: Electronic health records (EHRs) contain valuable information for research and decision-making, but much resides in unstructured notes that are challenging to analyze at scale. We developed SPELL (Snippet-Primed rEgex LLM Pipeline), a scalable natural language processing workflow that combines regular-expression-based snippet retrieval with locally hosted large language model (LLM) inference to extract structured variables from large collections of clinical narratives.
METHODS: SPELL uses task-specific regular expressions to retrieve short context windows ("snippets
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: Machine learning models for surgical applications require large, diverse datasets; however, data scarcity remains a critical limitation due to privacy regulations, institutional variability, and the rarity of many surgical procedures. Large language models (LLMs) offer a potential solution through synthetic data generation, but their performance and reliability in specialized surgical domains remain underexplored.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the linguistic fidelity of LLM-generated operative notes for cleft lip and palate procedures and to assess their impact on natura…
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 & AIMS: Drug-induced liver injury (DILI) would progress to chronicity or death. Large language models (LLMs) may enhance clinical decision-making, yet their utility relative to physicians in DILI remains unclear. Therefore, we evaluated their performance in predicting DILI outcomes.
METHODS: We enrolled 943 DILI patients from three centers as internal and external cohorts. Based on 12-month follow-up, outcomes were classified as recovery, 6/12-month chronicity, and death. LLMs (Gemini-2.5 Pro, GPT-5.1, DeepSeek-3.2), hepatologists (Junior, middle, senior), and models (Hy's Law, nHy…
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное 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.
Splenic diseases in dogs and cats present significant diagnostic challenges, particularly in differentiating benign from malignant lesions using conventional clinical and imaging modalities. While histopathology remains the gold standard, artificial intelligence, especially large language models (LLMs), offers emerging diagnostic support capabilities. This two-center, retrospective diagnostic-accuracy study compared the performance of two state-of-the-art LLMs (ChatGPT-5 and Gemini 1.5 Pro) with experienced and novice veterinary clinicians in diagnosing splenic diseases in 38 dogs and cats tha…
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: Depression is underdiagnosed worldwide, and clinicians rely on interpreting patients' subjective speech. Qualitative analysis of patient language does not scale, and existing computational approaches describe topics with keyword lists that miss clinical nuance.
OBJECTIVE: We evaluated whether clustering spontaneous speech transcripts with large language models (LLMs) yields clusters whose membership is associated with validated clinical scales across multilingual cohorts, and whether LLMs can render those clusters human-readable through fine-grained natural-language descriptions. …
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: Psychiatric distress is common among patients with cancer; yet, systematic interview-based screening remains difficult to scale in routine clinical care. Large language models (LLMs) have shown promise as scalable tools for mental health assessment, but most existing evidence is derived from clinician-authored records, translated text, or proxy data. The performance characteristics, error patterns, and explanatory behaviors of contemporary LLMs when applied to authentic, non-English psychiatric interviews remain insufficiently characterized.
OBJECTIVE: This exploratory study 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.
PURPOSE: Accurate data collection and analysis are crucial in clinical research, particularly for extracting information from unstructured medical records in cancer research. Traditional methods often struggle with this task. Large language models (LLMs) specializing in natural language processing (NLP), like ChatGPT (OpenAI), show potential for automating this process. This study evaluated whether GPT-4 could accurately extract clinical stages of colorectal cancer (CRC) from imaging reports.
METHODS: Using specific prompts based on the American Joint Committee on Cancer TNM staging system, G…
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Congress of Neurological Surgeons Self-Assessment for Neurological Surgeons questions are widely used by neurosurgical residents to prepare for written board examinations. Recently, these questions have also served as benchmarks for evaluating large language models' (LLMs) neurosurgical knowledge. LLMs show significant promise for transforming neurosurgical practice; however, they are susceptible to in-text distractions and confounding factors. Given the increasing use of generative artificial intelligence and ambient dictation technologies, clinical text is at a…
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.
INTRODUCTION: Metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) is a leading cause of cirrhosis. Vibration Controlled Transient Elastography (VCTE) measurements are often captured in text-based reports and not readily accessible for clinical research. Large language models (LLMs) show promise for curating information from unstructured documentation, but their efficiency for MASH and VCTE extraction are unclear.
METHODS: We used a cohort of 493 patients with compensated MASH cirrhosis. We compared the abilities of GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet for identifying the presence of MASH and extr…
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 growing volume of Electronic Health Records (EHRs) has enhanced patient care quality but significantly increased the cognitive workload on clinicians, particularly in ophthalmology where specialists handle 1.6 times more patient consultations than other specialties. This study introduces the "LLM-based Auxiliary Ophthalmic System (LAOS)," an integrated framework leveraging Large Language Models (LLMs) and audio processing to improve clinical documentation accuracy and efficiency. LAOS combines voice recognition with Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Low-Rank Adaptation (LoRA) to con…
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.
Introduction Pneumonia remains a significant cause of morbidity and mortality in children globally. Chest radiographs (CXRs) are widely used to diagnose pediatric pneumonia; however, distinguishing between bacterial and viral etiologies on imaging is a diagnostically challenging task. Large language models (LLMs), particularly those integrated with vision capabilities, have shown promise in preliminary studies for interpreting CXR findings. However, the diagnostic performance of general-purpose LLMs without specialized medical training or add-ons remains poorly understood. This study examined …
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.
Cardiovascular diseases require continuous, context-aware monitoring, i.e., combining day-to-day wearable signals with recent diagnoses, medications, and symptom reports, rather than isolated clinic visits or single-spot measurements. We developed Cardia-AI, a proof-of-concept pipeline that time-aligns smartwatch signals (heart rate, blood pressure, oxygen saturation) with a patient's longitudinal electronic health record (EHR) and uses a compact medical language model with retrieval to produce grounded educational summaries. Cardia-AI assembles time-aligned summaries through a select, compile
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.
OBJECTIVES: This study aims to evaluate the performance of the latest large language models (LLMs) in answering dental multiple choice questions (MCQs), including both text-based and image-based questions.
MATERIAL AND METHODS: A total of 1490 MCQs from two board review books for the United States National Board Dental Examination were selected. This study evaluated six of the latest LLMs as of August 2024, including ChatGPT 4.0 omni (OpenAI), Gemini Advanced 1.5 Pro (Google), Copilot Pro with GPT-4 Turbo (Microsoft), Claude 3.5 Sonnet (Anthropic), Mistral Large 2 (Mistral AI), and Llama 3.1 …
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.
Breast cancer reconstruction, a vital part of comprehensive cancer therapy, can be performed concurrently with cancer resection, improving both physical and psychological recovery for patients. However, the intricacy and variety of recovery demand a specialized strategy. Thus, a unique framework that uses Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLMs) is developed to improve patient-specific recovery and predictive insights during breast cancer reconstruction. Lemmatization/Stemming is used for pre-processing large volumes of data from medical records, clinical notes, and t…
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/PURPOSE: This study aimed to compare the performance of seven leading large language models (Gemini 2.5 Pro, Grok-4, GPT-5, Claude-4, Copilot, Perplexity, and GPT-4o) on pediatric dentistry questions from the Turkish Dentistry Specialization Examination (DUS), and to identify differences in their performance on information-based versus case-based question types.
MATERIALS AND METHODS: Seven large language models (Gemini 2.5 Pro, Grok-4, GPT-5, Claude-4, Copilot, Perplexity, and GPT-4o) were evaluated on 127 multiple-choice questions from the DUS pediatric dentistry question bank (2…
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.
Superficial fungal infections can have significant physical and psychological consequences for affected patients. These painful infections have become more prevalent and the rise of antifungal resistant strains is of great concern. New tools in the fight against these infections are needed, especially in areas were appropriate dermatological care is lacking. Artificial intelligence (AI) offers a potential solution for these care gaps. AI's capabilities have been increasing in sophistication at an astonishing pace, with large language models (LLMs), such as ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) …
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: Benign prostatic hyperplasia (BPH) is a common condition among middle-aged and elderly men, often accompanied by lower urinary tract symptoms that significantly impact patients' quality of life. It has emerged as a major public health challenge worldwide. In recent years, artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), has shown great potential in supporting clinical decision-making. This study aimed to systematically evaluate the level of clinical knowledge mastery demonstrated by mainstream generative LLMs in the context of BPH and to further explore thei…
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: Dietary supplements (DSs) are widely used to improve health and nutrition, but challenges related to misinformation, safety, and … em combined the retrieval power of a biomedical knowledge graph with the generative capabilities of large language models (LLMs) to address limitations of stand-alone LLMs, such as hallucination. The system retrieves contextually relevant subgraphs from iDISK2.0 based on user queries, enabling accurate and evidence-based responses through a user-friendly interface. We …
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