Hate speech detection in low-resource and informally written languages remains a significant challenge due to the lack of annotated corpora, orthographic variability, and complex code-mixing. Roman Urdu a non-standardized variant of Urdu written in the Latin script exemplifies these linguistic hurdles. In this paper, we propose LEXF-ATT-XLM, a novel hybrid deep learning architecture that synergizes contextual language modeling with explicit domain knowledge. Our model leverages XLM-RoBERTa for deep contextual embeddings, passed through a two-layer Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) and…
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.
PURPOSE: To compare the information quality, accuracy, and readability of patient-directed responses generated by large language models (LLMs), including ChatGPT-o3, ChatGPT-5.2, Gemini 3, and DeepSeek, regarding robotic-assisted total knee arthroplasty (RA-TKA).
METHODS: Thirty frequently asked patient questions were identified using LLM outputs and Google search queries. Responses were evaluated for information quality using the DISCERN and Quality Analysis of Medical Artificial Intelligence (QAMAI) instruments, for clinical accuracy using a 5-point ordinal rating scale, and for understanda…
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: Parkinson disease (PD) presents diagnostic challenges due to its heterogeneous motor and nonmotor manifestations. Traditional machine learning (ML) approaches have been evaluated on structured clinical variables. However, the diagnostic utility of large language models (LLMs) using natural language representations of structured clinical data remains underexplored.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the diagnostic classification performance of multiple LLMs using natural language prompts derived from structured clinical data and to compare their performance with traditional ML…
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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/Objectives: To evaluate the diagnostic accuracy of two visual large language models (vLLMs), GPT-4o (OpenAI) and Claude Sonnet 3.5 (Anthropic), for detecting brain metastases in routine MRI using combined imaging and textual input. Methods: This retrospective study included 31 patients with and 46 without brain metastases with underlying melanoma (n = 24), lung cancer (n = 23), breast cancer (n = 17), or renal cell carcinoma (n = 13). In total, 100 MRI examinations (50 with, 50 without metastases) were provided to both vLLMs using a single representative slice per sequence, together…
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.
BACKGROUND: The aim of this study was to evaluate the performance of artificial intelligence (AI)-based large language models (LLMs) in predicting cervical vertebral maturation (CVM) stages on lateral cephalometric radiographs. METHODS: This retrospective study evaluated the performance of AI-based LLMs in predicting CVM stages using 120 lateral cephalometric radiographs obtained from individuals aged 6–19 years. The radiographs, which included an equal number of samples from each CVM stage, were independently classified by two experienced orthodontists, with the consensus-established stages s…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
BACKGROUND: Depression is a complex and multidimensional mood disorder that manifests across text, audio, and visual modalities. Multimodal features capture the emotional diversity and may differ by gender. Therefore, this study aims to evaluate tri-modal emotion fusion for depression detection and gender-specific patterns.
METHODS: This study consists of 189 individuals (male: 103 and female: 86) obtained from the DAIC dataset. The dataset focuses on each participant's semi-structured depression interviews, including verbatim transcripts, audio, and blurred-face videos. Text features were pr
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: To compare the quality and clinical usefulness of large language model (LLM)-generated lumbar spine magnetic resonance imaging (MRI) reports with radiologist-written ones and assess whether medical professionals can distinguish between them.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective observational single-center study was approved by the local ethics committee. A total of 125 lumbar spine MRI reports (104 human-written, 21 LLM-generated using ChatGPT-4o) were anonymized, randomized, and blindly evaluated by five medical professionals (one board-certified radiologist, two radiology r…
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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.
CAR-T cell therapy has shown remarkable success in hematologic malignancies but remains limited in solid tumors such as liver cancer due to antigen heterogeneity, low target antigen density, and an immunosuppressive tumor microenvironment (TME). Cytokine engineering can enhance CAR-T persistence and effector function; however, the optimal cytokine payload may vary depending on tumor type, target antigen expression level, and microenvironmental context, making systematic experimental comparison time-consuming and labor-intensive. Here, we applied a large language model (LLM)-based CAR-T in sili…
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.
OBJECTIVE: To develop and evaluate Chain-of-Thought Outcome Prediction Engine (COPE), a reasoning-enhanced large language model, for predicting 90-day functional outcomes after acute ischaemic stroke (AIS) from unstructured clinical notes.
METHODS: We included 464 patients with AIS who had discharge summaries and 90-day modified Rankin Scale (mRS) outcomes. COPE uses a two-step chain-of-thought (CoT) framework based on sequential open-source models (LLaMA-3-8B): the first generates intermediate clinical reasoning and the second outputs an mRS prediction. We compared COPE's performance with GP…
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: Clinical notes in the electronic health record (EHR) contain rich information that may be leveraged for automated prognostication using natural language processing (NLP) and machine learning. We evaluated the performance and potential biases of an NLP-based machine learning model for deriving cerebral performance category (CPC) for comatose patients following cardiac arrest using EHR clinical notes.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study of adult patients who were comatose after in-hospital or out-of-hospital cardiac arrest across three academic hospitals in the USA. N…
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: Understanding how symptoms affect daily functioning is central to improving care for childhood cancer survivors. As narrative symptom reporting becomes increasingly common in survivorship care, scalable automated tools are needed to interpret these descriptions and identify their functional impact. This study evaluates how two large language models (ChatGPT-4o, Llama-3.1) perform this task across different prompt engineering strategies.
METHODS: We analyzed semi-structured interviews from 30 childhood cancer survivors and their caregivers, yielding 819 pain- and fatigue-related sy…
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: Thematic coding helps researchers characterize intervention implementation in embedded pragmatic clinical trials (ePCTs), particularly interventions for older adults with dementia and care partners. However, manual coding is time-consuming, requiring multiple researchers. Because implementation science relies on systematic identification of determinants, barriers, and facilitators, advances in Artificial Intelligence (AI), specifically large language models (LLMs), may automate this process meaningfully by accelerating implementation evaluations within ePCTs. We developed and tes…
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: Motivational interviewing (MI) is a patient-centred, goal-oriented psychotherapy for alcohol use disorder (AUD) and numerous other conditions. While some language patterns have been linked to MI response, less is known about how broader linguistic features, sentiment, and engagement relate to post-intervention drinking. This study used natural language processing to examine these associations and clarify mechanisms through which MI for AUD exerts its effects.
METHODS: Adults with AUD (N = 68) completed a single MI session with structured feedback and discussion of potential drinki…
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.
BackgroundEvidence on the feasibility of integrating music therapy into routine post-stroke aphasia rehabilitation in real-world settings remains limited.ObjectiveTo examine the feasibility of integrating a structured music therapy protocol into conventional speech-language therapy for post-stroke aphasia and explore preliminary outcomes.MethodsThis quasi-experimental study was conducted in an outpatient speech-language clinic in Thailand. Participants received standard speech-language therapy or therapy combined with a manualised music therapy protocol. The intervention represents a dose-augm…
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.
Adapting musical theater into film involves the mediation of performance language from stage to screen. While stage language depends on live singing, spatial ensemble, and performer-audience co-presence, screen language relies on framing, editing, and audiovisual control. Although musical theater film adaptation has attracted increasing scholarly attention, audience-based research on how this transformation is perceived remains limited, especially in Chinese and Anglo-American contexts. This study examines how stage language is transformed into screen language through four stage-to-screen case…
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: Real-world psychiatric care is marked by wide heterogeneity in clinical presentations and outcomes, underscoring the need for systematic approaches to outcome measurement. The Clinical Global Impression-Severity (CGI-S) scale is a brief, clinician-rated measure of overall illness severity that is widely used in psychiatric research, but rarely documented in routine care. Large language models (LLMs) may enable automated extraction of CGI-S scores from narrative clinical notes, thereby providing scalable outcome measures for real-world clinical care and research.
OBJECTIVE: The stu…
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Patient-facing large language model (LLM) outputs for inflammatory bowel disease (IBD) must be decision-relevant, readable, and verifiable.
METHODS: In a cross-sectional benchmark using a guideline-derived question set, five publicly available LLMs provided answers to 20 single-intent patient IBD questions, mapped to prespecified decision-critical domains across the care pathway (100 model-question responses). Queries were conducted from January 17-24, 2026, via official web interfaces under default settings (privacy mode; new chat per prompt). Two blinded raters evaluated informa…
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: This study develops an open-source large language model-based chatbot tailored for Korean health consultations. The chatbot was implemented using the retrieval-augmented generation (RAG) technique alongside metadata filtering to enhance its performance.
OBJECTIVE: This study aims to analyze and compare the performance of a RAG-based chatbot with other leading language models in the context of Korean health consultations.
METHODS: A 10.4 GB Korean medical document corpus (487,277 segments) was constructed from official websites of major Korean hospitals, public health sources, and…
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Multimodal large language models (MLLMs) are increasingly applied to visual assessment tasks, yet their ability to evaluate aesthetic treatment outcomes remains unclear.
OBJECTIVES: The aim of this study was to assess whether contemporary MLLMs can identify treatment state and detect region-specific aesthetic improvement following botulinum neurotoxin treatment.
METHODS: In this observational study, 23 paired facial image cases (46 images; 460 model evaluations) were analyzed. Four MLLMs (GPT-5.4 Pro [OpenAI, San Francisco, CA], Grok 4.1 [xAI, San Francisco, CA], Gemini 3.1 Pro […
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