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: 82 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

Diagnostic Performance of Multimodal Large Language Models for Central Venous Catheter Assessment Chest Radiographs in the Intensive Care Unit.

BACKGROUND: Chest radiography remains central to post-procedural assessment of central venous catheter (CVC) placement in intensive care units. Multimodal large language models (MLLMs) can process medical images, but their reliability for practical radiography tasks remains uncertain. This study assessed the diagnostic performance of MLLMs and intensivists for CVC access classification, CVC tip assessment, and pneumothorax-related radiographic findings. METHODS: In this retrospective diagnostic performance study, consecutive portable anteroposterior chest radiographs obtained after CVC placem…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 42346854Открыть статью

Comparative Expert Evaluation of Multimodal Large Language Models for Pediatric Rash Diagnosis: Clinical Utility, Safety, Information Quality, and Readability.

Background/Objectives: Multimodal large language models (LLMs) can interpret clinical text and images, but their performance in pediatric rash assessment remains uncertain. This study compared the clinical utility, safety, information quality, diagnostic correctness, and readability of ChatGPT, Gemini and Grok. Methods: Fifteen content-validated pediatric rash vignettes with brief histories and anonymized photographs were submitted once to each platform using a standardized zero-shot prompt. Three pediatricians blinded to platform identity independently rated the 45 responses using a five-poin…

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 42794292Открыть статью

Comparative Analysis of Large Language Model Outputs for Pre-hypnotherapy Support in Irritable Bowel Syndrome - An Experimental Feasibility Study.

BACKGROUND/AIMS: : Gut directed hypnotherapy can assist with irritable bowel syndrome, but access remains limited. This feasibility study conducted an exploratory comparison of 4 large language models (LLMs) to evaluate the readability and information quality of model generated responses to common patient questions about pre- hypnotherapy support. METHODS: : Four LLMs (ChatGPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini, and DeepSeek-R1) were queried using a pre-specified set of 14 standardized patient-oriented prompts. Responses were assessed for readability using validated indices (FKGL, FRES, and CLI) a…

СтатьяОбзорПоиск 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 42619578Открыть статью

An Intelligent Real-Time System for Sentence-Level Recognition of Continuous Saudi Sign Language Using Landmark-Based Temporal Modeling.

A persistent challenge for Deaf and Hard-of-Hearing individuals is the communication gap between sign language users and the hearing community, particularly in regions with limited automated translation resources. In Saudi Arabia, this gap is amplified by the reliance on Saudi Sign Language (SSL) and the scarcity of real-time, sentence-level translation systems. This paper presents a real-time system for sentence-level recognition of continuous SSL and direct mapping to natural spoken Arabic. The proposed system operates end-to-end on live video streams or pre-recorded content, extracting spat…

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 41829612Открыть статью

Performance of three large language models in answering parent-focused questions on rickets: a dual pediatric-orthopedic specialist evaluation.

BACKGROUND: Parents increasingly rely on large language models (LLMs) to obtain pediatric health information; however, the accuracy, clinical appropriateness, and readability of AI-generated responses remain variable. This concern is particularly relevant for rickets, a preventable metabolic bone disease in which delayed recognition or inappropriate guidance may result in adverse outcomes. This study aimed to compare the content quality, clinical appropriateness, and readability of responses generated by contemporary LLMs to parent-oriented questions about rickets using structured, multidiscip…

СтатьяСравнительное 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 42015165Открыть статью

Word Learning Ability Varies Across Contexts and Time: A Longitudinal Study of Primary School Children with Developmental Language Disorder.

BACKGROUND AND AIMS: Children with developmental language disorder (DLD) have difficulty learning new words, but we know little about whether and to what extent their word-learning ability improves over time. Our primary goal was to compare the rate of development of word learning abilities, specifically the encoding of new lexical-semantic information, in children with DLD and their age-mates with typical language development (TLD). Secondary goals were to examine variation in outcomes according to the aspect of word knowledge under consideration, the word-learning context, and the cognitive …

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 42137241Открыть статью

Using large language models to create lexicons for interpretable text models with high content validity: The suicide risk lexicon.

Researchers often want to measure a variety of constructs such as anxiety, discrimination, or loneliness in text data from surveys, interviews, social media, and electronic health records. Using large language models (LLMs)-although optimal for text classification-remain infeasible for some researchers due to concerns around computational expertise, cost, privacy, and compute requirements. Therefore, some researchers prefer to use lightweight models for large data sets or interpretable models to avoid mistakes in high-stakes scenarios. Lexicons offer simple baselines to LLMs by searching for r…

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 42782714Открыть статью

Associations Between Systemic Diseases and Dental Pulp Diagnoses: A Retrospective Chart Study Using a Locally Deployed Large Language Model.

Objectives: The objectives of this study were as follows: (1) statistical investigation of the association between systemic diseases and dental pulp condition; and (2) utilization of locally running large language models (LLMs) to handle a large number of dental charts written in natural languages, while protecting patients' information. Methods: A total of 5820 endodontic charts, including healthy controls and patients with a history of cancer, HIV, type 1 diabetes mellitus (DM), and type 2 DM, were selected from 15,147 samples. Using a local LLM environment, the dental charts from each group…

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 42782962Открыть статью

DiAbot: A Conversational AI System Coupling Large Language Models with an Interpretable Decision Tree for CDR-Style Dementia Screening.

Alzheimer's disease and related dementias are projected to affect more than 150 million people worldwide by 2050. Early staging with validat … a transparent, deployable form: an explainable decision tree classifier embedded in DiAbot, a large-language-model-fronted conversational system that supports self-administered CDR-style assessment. We extracted 13,453 CDR records from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), removed administrative variables, invalid entries, and missing row …

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 42791883Открыть статью

Temporal linguistic shifts in oncology randomized controlled trials following large language model availability: A corpus analysis of 21,392 publications.

BACKGROUND: Public availability of large language models (LLMs) from late 2022 has raised concerns about AI-assisted writing in scientific publishing. Oncology randomized controlled trials (RCTs) underpin cancer treatment guidelines and regulatory decisions worldwide, yet whether linguistic changes have followed the emergence of LLMs has not been examined at scale. METHODS: We conducted a retrospective corpus linguistics analysis of 21,392 oncology RCTs indexed in PubMed (2019-2026), stratified into pre-LLM (2019-2022; n = 11,308) and post-LLM (2023-2026; n = 10,084) eras. Full text was retri…

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 42520591Открыть статью

Enabling Just-in-Time Clinical Oncology Analysis With Large Language Models: Feasibility and Validation Study Using Unstructured Synthetic Data.

BACKGROUND: Traditional cancer registries, limited by labor-intensive manual data abstraction and rigid, predefined schemas, often hinder timely and comprehensive oncology research. While large language models (LLMs) have shown promise in automating data extraction, their potential to perform direct, just-in-time (JIT) analysis on unstructured clinical narratives-potentially bypassing intermediate structured databases for many analytical tasks-remains largely unexplored. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether a state-of-the-art LLM (Gemini 2.5 Pro) can enable a JIT clinical oncology …

СтатьяВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 41328496Открыть статью

Large Language Models Can Generate High-Quality Pathology Multiple-Choice Questions Comparable With Questions Written by a Human Expert.

Multiple-choice questions can be effective tools to assess student and trainee performance, but the creation of these questions can be time consuming and requires expertise. To test the quality of pathology test questions created by large language models (LLMs), 100 questions on pancreas pathology were written by a human expert, and 50 questions were generated by each of 2 LLMs (ChatGPT-4.0 and Gemini 2.5 Flash). After an initial review, 16% of the multiple-choice questions generated by the 2 LLMs had to be revised through additional interactive prompting. The final set of questions was then e…

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 41276086Открыть статью

Evolution of AI in anatomy education study based on comparison of current large language models against historical ChatGPT performance.

The integration of Large Language Models (LLMs) in medical education has gained significant attention, particularly in their ability to handle complex medical knowledge assessments. However, a comprehensive evaluation of their performance in anatomical education remains limited. To evaluate the performance accuracy of current LLMs compared to previous versions in answering anatomical multiple-choice questions and assessing their reliability across different anatomical topics. We analyzed the performance of four LLMs (GPT-4o, Claude, Copilot, and Gemini) on 325 USMLE-style MCQs covering seven a…

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 41152541Открыть статью

Using natural language processing to identify patterns associated with depression, anxiety, and stress symptoms during the COVID-19 pandemic.

BACKGROUND: Combining data-driven natural language processing techniques with traditional methods using predefined word lists may offer greater insights into the connections between language patterns and depression and anxiety symptoms, particularly within specific stressful contexts. METHODS: Between 2020 and 2021, 1106 participants wrote narrative responses describing their experiences during the COVID-19 pandemic and completed the Depression Anxiety Stress Scale-21 (DASS). We investigated language patterns associated with DASS symptoms using established categories from Linguistic Inquiry a…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 39892758Открыть статью

Validating Radiology Artificial Intelligence Model Performance on Photon-Counting CT Images Using Large Language Models for Ground Truth Extraction.

PURPOSE: The aim of this study was to evaluate the feasibility of using large language models (LLMs) to automate ground truth label extraction from radiology reports, enabling scalable assessment and monitoring of radiologic artificial intelligence (AI) tools. The framework was tested by validating AI model performance on a newly installed photon-counting CT (PCCT) scanner. METHODS: Four FDA-cleared deep learning-based computer-aided detection and triage tools targeting pulmonary embolism, intracranial hemorrhage, cervical spinal fractures, and vertebral compression fractures were retrospecti…

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 41265766Открыть статью

Are Large Language Model-Based Chatbots Effective in Providing Reliable Medical Advice for Achilles Tendinopathy? An International Multispecialist Evaluation.

BACKGROUND: Large language model (LLM)-based chatbots have shown potential in providing health information and patient education. However, the reliability of these chatbots in offering medical advice for specific conditions like Achilles tendinopathy remains uncertain. Mixed outcomes in the field of orthopaedics highlight the need for further examination of these chatbots' reliability. HYPOTHESIS: Three leading LLM-based chatbots can provide accurate and complete responses to inquiries related to Achilles tendinopathy. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: Eighteen questions derived…

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 40322749Открыть статью

ChatGPT-5-Based large language model analysis versus an FDA-approved AI-CAD system for thyroid nodule ultrasound evaluation.

PURPOSE: Recent advances in multimodal large language models (LLMs) have demonstrated promising potential for medical image analysis, yet their diagnostic capability in thyroid ultrasound remains unverified. This study explored the feasibility of ChatGPT-5, the latest multimodal LLM, for thyroid nodule classification and contextualized its diagnostic performance against S-Detect, an FDA-approved commercial computer-aided diagnosis system. METHODS: In this prospective study, 141 patients with 186 nodules who underwent preoperative ultrasound and subsequent surgery were enrolled. For S-Detect, …

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 41494445Открыть статью

Benchmarking large language models against clinicians across hospital levels in cardiovascular decision-making: a cross-sectional vignette-based study.

Large language models (LLMs) have showed strong performance on standardized medical examinations, yet their comparative clinical relevance against human clinicians remains limited. This study benchmarked the performance of DeepSeek-R1 and ChatGPT 4.0 against cardiovascular clinicians from different hospital levels in China. We conducted a cross-sectional, vignette-based assessment consisting of 100 standardized cardiovascular multiple-choice questions covering four competency domains: clinical reasoning (CR), frontier updates (FU), basic memory (BM), and emergency decision (ED). Thirty clinici…

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 41398287Открыть статью

Incidental learning and social-communicative abilities in children with developmental language disorder: Further evaluating the implicit learning deficit hypothesis.

BACKGROUND: The implicit learning deficit hypothesis claims that impaired implicit learning underlies deficits in social-communicative abilities associated with developmental language disorder (DLD). However, previous research testing this hypothesis revealed inconsistent results and largely used process-impure sequential learning tasks. AIMS: This study further tested the hypothesis using a novel process-pure implicit associative learning task. METHODS AND PROCEDURES: The performance of 9- to 13-year-old children with (N = 60) and without DLD (typically developing, TD, N = 52) on a continge…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 39977834Открыть статью

Accelerating Medical Record Data Abstraction and Analysis in Muscular Dystrophy: Large Language Models and International Classification of Diseases Codes.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Muscular dystrophies are characterized by progressive muscle weakness and degeneration. Identifying cases and abstracting data from electronic medical records (EMRs) is helpful for surveillance and research. However, manual EMR abstraction is laborious. We studied 2 approaches to accelerate EMR abstraction: large language models (LLMs) and International Classification of Diseases (ICD) code meta-analysis. METHODS: In our cross-sectional study, EMRs from 22 individuals with Duchenne muscular dystrophy (DMD) and 22 individuals with limb-girdle muscular dystrophy (LGMD…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 40994811Открыть статью