MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

83 766 публикаций

Поиск: 69 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3 052 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

A Large Language Model for Extracting Post-marketing Adverse Drug Events from Clinical Notes in the Electronic Health Record.

BACKGROUND: Clinical notes contain a vast amount of potentially useful information about adverse drug event (ADE) signals that never reach pharmacovigilance databases. Traditional rule-based or sentence-level models often miss subtle causal cues and generate excess false positives. OBJECTIVE: To build a large language model (LLM) pipeline that reads entire electronic health record (EHR) notes, identifies drug-event pairs with a "reasonable possibility" of causation, and infers other important properties of each ADR, such whether the event is "serious" or "unlabeled". METHODS: We adopted a tw…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42283794Открыть статью

Genres and typologies of standard paediatric service public funding model provisions for speech-language pathology management: A scoping review.

BACKGROUND: Successive Australian healthcare policies promoting privatisation have increased demand for independent speech-language pathology (SLP) services. This growth has intensified pressure on healthcare funding mechanisms and highlighted confusion in the literature between health financing systems and healthcare funding provisions at the funding model level. In response, public funding arrangements have increasingly supported access to private SLP services for Australian children and young people. This scoping review aimed to identify and describe current public funding models (PFMs) use…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42292063Открыть статью

Evaluating large language models for structuring cardiology reports: a real-world clinical study on patient subtyping and trial recruitment.

BACKGROUND: Artificial Intelligence (AI) methods have emerged as useful tools for supporting patient recruitment in clinical trials (CTs). Despite several studies having recently proposed promising applications of Large Language Model (LLMs) for patient recruitment in CTs, their implementation in routine clinical practice remains limited. METHODS: In this study, we present a comprehensive pipeline, developed and tested in a real-world clinical setting, to obtain highly detailed patient subtyping and eligibility assessment for specific CTs. Our solution leverages cardiological discharge letter…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42202663Открыть статью

Artificial Professionalism: An Evaluation of Six Large Language Models on the UK Multi-Specialty Recruitment Assessment Professional Dilemmas Paper.

BACKGROUND: The Professional Dilemmas (PD) paper of the UK Multi-Specialty Recruitment Assessment (MSRA) is a situational judgement test (SJT) used to shortlist candidates for several postgraduate specialty training programmes, including general practice, core psychiatry, clinical radiology and obstetrics and gynaecology. Candidates increasingly use publicly available large language models (LLMs) informally during examination preparation, yet the performance of contemporary LLMs on this examination has not been established. This study aimed to quantify and compare the performance of six public…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42802840Открыть статью

The Alignment Paradox of Medical Large Language Models in Infertility Care: Decoupling Algorithmic Improvement From Clinical Decision-Making Quality.

BACKGROUND: Large language models (LLMs) have been proposed as decision-support tools in assisted reproductive technology (ART), but it remains unclear whether posttraining alignment strategies translate into clinically acceptable decision support. Outcome-based benchmarks may reward token-level correctness while overlooking the reasoning quality that clinicians rely on. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether 4 mainstream alignment paradigms for medical LLMs (supervised fine-tuning [SFT], direct preference optimization [DPO], group relative policy optimization [GRPO], and in-context …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42766421Открыть статью

Comparing clinical decision-making between colposcopists and large language models in cervical dysplasia management: a pilot prospective multicenter study.

PURPOSE: This prospective multicenter study aimed to compare the decision-making abilities of board-certified colposcopists and two commercially available large language models (LLM), ChatGPT-4o and ChatGPT-5, in cervical dysplasia management. METHODS: Twenty-three anonymized real-life patient cases with multiple-choice (MC) questions regarding treatment decisions were used to assess answer quality. Ten board-certified colposcopists and the two LLMs addressed the MC questions. The gold standard was defined by two guideline authors. LLMs were prompted to justify their responses. Concordance ra…

СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42313159Открыть статью

Neural Activation Down to the Spinal Cord during Action Language? A Transcranial Magnetic Stimulation and Peripheral Nerve Stimulation Study.

Language comprehension is increasingly recognized as extending beyond the traditional linguistic system to engage motor and perceptual processes. This perspective is supported by numerous studies demonstrating that understanding action-related words often induces behavioral and neurophysiological changes in the motor system. However, it remains unclear whether the influence of action language on the motor system is restricted to cortical regions or whether it also extends to spinal structures, as observed during motor imagery. To address this, we used TMS and peripheral nerve stimulation to as…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40737526Открыть статью

A framework for extraction of clinical information from radiological mammography reports using large language models and retrieval augmented generation.

BACKGROUND: Extracting structured information from free-text radiology reports is essential for downstream clinical analysis and decision support. In mammography, this challenge is amplified by heterogeneous writing styles, the absence of standardized terminology across institutions, and limited availability of annotated Spanish datasets. Large language models (LLMs) offer a compelling alternative by enabling few-shot generalization without task-specific fine-tuning. METHODS: We propose a structured Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework that leverages annotated mammography reports as…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42723042Открыть статью

Assessing Guideline Knowledge Alignment of Large Language Models in Ophthalmology: A Preclinical Benchmarking Study on KLEx Evidence-Based Guidelines.

PURPOSE: To evaluate the guideline knowledge alignment of two large language models (LLMs), GPT-5.5 Instant and DeepSeek-V4, and to determine their preclinical reliability as reference tools in refractive surgery. METHODS: Using the 38 evidence-based recommendations of the international keratorefractive lenticule extraction (KLEx) guidelines as the gold standard, both LLMs were evaluated in their default configurations. Two ophthalmologists independently assessed the clinical safety and medical accuracy of the model responses using a 5-point Likert scale (1-5 points). Agreement between each m…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42668902Открыть статью

Clinical-Grade Somatic Variant Interpretation Performance via a Rule-Constrained Large Language Model Framework (Oncology Logic-Informed Variant Evaluator).

Interpretation of somatic variants in clinical oncology requires integration of gene-specific biology, tumor context, and multiple evidence sources. Although large language models (LLMs) can assist variant interpretation, concerns remain regarding reproducibility, safety, and dependence on opaque model behavior. A rule-constrained LLM-based decision support framework, Oncology Logic-Informed Variant Evaluator (OLIVE), was developed and evaluated for somatic variant interpretation in a clinical molecular pathology service. OLIVE summarizes multiple data sources and applies explicit gene-specifi…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42031331Открыть статью

Prospective 12-Month Outcomes of Spinal Cord Stimulation From Ethnic Minority With Language Barriers at a UK Tertiary Center.

BACKGROUND: Health disparities persist in chronic pain management, particularly among patients from ethnic minority groups with language barriers. Their outcomes with spinal cord stimulation (SCS) remain underreported. OBJECTIVES: This study aimed to prospectively evaluate 12-month pain and quality of life (QoL) outcomes of SCS in patients from ethnic minority groups with documented language barriers at a UK tertiary center. MATERIALS AND METHODS: Between May 2021 and June 2022, 494 patients were assessed for neuromodulation; 44 (9%) were non-English speakers, of whom 31 were suitable for SC…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42479009Открыть статью

Assessing retina-specific ophthalmic counseling generated by an early public large language model across different levels of clinical urgency.

PURPOSE: To evaluate how the quality of retina-specific ophthalmology counseling provided by an early publicly available large language model (LLM) differs when advising patients with varying clinical characteristics and risk factors. DESIGN: Prospective, cross-sectional study. SUBJECTS: 18 ophthalmologists. METHODS: Six patient vignettes were constructed with high- and low-urgency clinical scenarios for diabetic retinopathy (DR), retinal detachment (RD), and age-related macular degeneration (AMD). Based on these vignettes, an LLM (ChatGPT-3.5) was asked to provide written medical counselin…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42460002Открыть статью

Comparative Performance of Large Language Models on European Gastroenterology Board-Style Questions: Analysis of Reasoning Versus Non-Reasoning Architectures.

Background: While large language models (LLMs) have demonstrated proficiency in medical examinations, their comparative performance on European gastroenterology assessments remains underexplored, particularly regarding architectural differences between reasoning and non-reasoning models. This study benchmarks five state-of-the-art LLMs-DeepSeek-R1, ChatGPT-o1, ChatGPT-4o, Gemini-1.5-Pro, and Llama-3.1-405B (All versions January 2025)-using 203 board-style questions from validated ESEGH preparation materials. Methods: Questions from two commercial ESEGH preparation banks were administered five …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41976996Открыть статью

Zero-shot detection of apical periodontitis on periapical radiographs using multimodal large language models: diagnostic accuracy and error patterns.

BACKGROUND: The present study evaluated the diagnostic performance of three general-purpose multimodal large language models (MLLMs)-Claude 4.5 Sonnet, GPT-5.2 Thinking, and Gemini 3.0 Pro-in detecting apical periodontitis on periapical radiographs. METHODS: One hundred twenty periapical radiographs were included (60 apical periodontitis-positive and 60 healthy), retrieved from routine clinical records at a university dental clinic. Teeth with root canal fillings and radiographs showing metallic artifacts were excluded to minimize superimposition in the apical region. Two experienced clinicia…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42351136Открыть статью

Natural Language Processing for Automated Classification of Cleft and Craniofacial Procedures From Operative Notes: Model Development and Feasibility Study.

BACKGROUND: The accurate classification of operative notes is essential for surgical outcomes research; however, CPT code classification is notoriously nonspecific for many procedures. In such situations, the operative note (or "dictation") must be reviewed manually, a process that is labor-intensive and unsustainable. Natural language processing demonstrates tremendous potential for improving the efficiency and accuracy of procedure classification from unstructured operative notes. To date, it remains unexplored whether natural language processing can reliably differentiate between complex, m…

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42113973Открыть статью

Early Detection of Alzheimer's Disease and Related Dementias From Spontaneous Speech Using Foundation Speech and Language Models: Comparative Evaluation.

BACKGROUND: Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) are progressive neurodegenerative conditions where early detection is critical … rich contextual and acoustic information. OBJECTIVE: This study benchmarks open-source foundation language and speech models to evaluate their effectiveness in detecting ADRD from spontaneous speech as a potential solution for early, noninvasive, and scalable ADRD detection. METHODS: In this study, we used the Pioneering Research for Early Prediction of …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42126910Открыть статью

Evaluating large language models for myocardial infarction public health education: a comparative study on information quality, transparency and readability.

OBJECTIVE: Myocardial infarction (MI) is an acute, life-threatening cardiovascular disease, and high-quality, accessible public health education is vital for emergency management. This study systematically evaluates the quality, transparency, clinical accuracy, patient safety, and readability of information generated by different large language models (LLMs) in responding to MI-related public inquiries. METHODS: Twenty-five representative MI patient education questions were submitted to Gemini 3.5 Flash, Claude Opus 4.8, and ChatGPT 5.5. The generated information was independently evaluated b…

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42787455Открыть статью

Cross-Virus RNA Language Models for Within-Family RNA-RNA Interaction Prediction in SARS-CoV-2 and Porcine Deltacoronavirus.

RNA large language models (RNA LLMs) show potential for predicting viral RNA-RNA interactions (RRIs), but their ability to transfer between viruses remains unclear. Here, we evaluated three nucleotide language models using vRIC-seq-derived RRI datasets from two members of the Coronaviridae family, SARS-CoV-2 and porcine deltacoronavirus (PDCoV). We compared within-virus five-fold cross-validation with bidirectional cross-virus testing. DNABERT achieved within-virus AUC values of 0.9595 for PDCoV and 0.9741 for SARS-CoV-2. Under cross-virus transfer, its AUC decreased to 0.8372 when trained on …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42737468Открыть статью