ABSTRACT: BACKGROUND: Large language models (LLMs) are rapidly transforming medical education, yet their performance in Allergy/Immunology remains insufficiently characterized. Furthermore, concerns regarding accuracy, consistency, and sensitivity to input format persist.
ABSTRACT: OBJECTIVES: This study aimed to evaluate and compare the accuracy and response consistency of three leading LLMs-ChatGPT-5, Gemini 2.5, and Grok 4-on Allergy/Immunology United States Medical Licensing Examination (USMLE) Step 1-style questions under different prompt conditions.
ABSTRACT: METHODS: Thirty-five USMLE…
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.
INTRODUCTION: Timely surveillance of opioid-related harm is critical to inform public health responses and policy evaluation. In Australia, … nce base for evaluating policy reforms. We aim to improve surveillance accuracy by applying natural language processing (NLP) to routinely collected ED data.
METHODS: Using medical concept annotation tools, we will develop models trained on 15 years of Victorian Emergency Minimum Dataset (VEMD) records. These models will analyse both unstructured and stru …
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: Food-based dietary guidelines (FBDGs) are key public health instruments aimed at promoting healthy dietary patterns. However, da … recognised by the Food and Agriculture Organization, covering 98 countries. Using advanced natural language processing techniques, including lexical frequency analysis, co-occurrence networks, and latent topic modelling, we examined semantic patterns in recommendation statements and justificatory texts. Countries were stratified according to World Bank in …
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.
OBJECTIVES: Living donor kidney transplant often involves decisions that require complex recipient evaluation under substantial cognitive load. Large language models may augment clinician reasoning; however, their role in transplant assessment remains unexplored.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a prospective, vignette-based study evaluating ChatGPT (GPT-5, OpenAI) as a decision-support tool to assess living donor kidney transplant recipients. Fourteen nephro-logy fellows completed 22 expert-validated vignettes unaided and, after a 72-hour washout, completed vignettes with the assistance 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.
BACKGROUND: Language learning is a deeply social and affective process, and much of it now unfolds beyond the classroom, through AI generated content (AIGC) tools that learners take up for communicative practice in everyday digital life. This rapid, largely unguided shift raises a timely question for the social and affective domain of language learning: whether practicing with an AI provides relational and emotional experiences that sustain language use, such as a sense of a responsive partner and the enjoyment of meaningful exchange, and how this process varies with learners' tolerance of amb…
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: Internet-based cognitive behavioral therapy (iCBT) is an effective and scalable alternative to face-to-face psychotherapy, but its reach is constrained by the time therapists spend reviewing patient input and manually drafting written responses. Studies suggest that large language models (LLMs) may be capable of generating high-quality therapeutic text, with the potential to support therapists in delivering treatment. Their suitability as therapist-support tools in structured iCBT, however, remains insufficiently studied.
OBJECTIVE: This study aims to assess the quality of LLM-gen…
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.
Membranes applied in alkaline flow batteries suffer swelling from spontaneous polymer chain motion, which degrades ion selectivity and mechanical strength. Here, we employ a large language model (LLM)-driven screening workflow to efficiently shortlist crosslinkers from a curated knowledge base, guiding the rational design of a hybrid dual network (H-DN) membrane. The workflow identifies N,N,N',N'-tetramethylethylenediamine as the optimal candidate to build a robust, chemically crosslinked polysulfone network interpenetrated within a widely used sulfonated poly(ether ether ketone) (SPEEK) matri…
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.
Subtitles often attract visual attention even when they are not necessary for comprehension. In the present eye-tracking experiment, we examined whether attention to subtitles in instructional videos varies as a function of audio-subtitle language-script pairing in Hindi-English bilinguals with an English-medium instruction (EMI) background. Native Hindi participants viewed videos in three conditions: English audio with English subtitles (L2-L2), Hindi audio with Hindi subtitles (L1-L1), and English audio with Hindi subtitles (L2-L1). In the L2-L2 condition, gaze was distributed similarly acro…
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: Large language models (LLMs) show strong potential in medical applications. However, most leading models are closed-source and accessible only via cloud-based APIs (application programming interfaces), raising privacy and compliance concerns when handling sensitive clinical data, while high-performing open-source models are often prohibitively large and costly to deploy and smaller models show limited diagnostic capability. Although fine-tuning with domain-specific data may improve diagnostic performance, systematic evaluations on real-world clinical cases remain lacking, leaving r…
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.
OBJECTIVE: Language delay (LD) is a common developmental condition in which children fail to achieve age-appropriate language milestones, affecting communication, cognition, and social integration. It affects approximately 1 in 14 preschool children and may have long-term consequences into adulthood. The period from 12 to 36 months is a critical window for language development, during which children begin to comprehend and produce their first words. Early identification of risk factors during this stage is essential for timely intervention. However, in Vietnam, data on factors associated with …
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.
Developing objective structured clinical examination (OSCE) stations is time-consuming for medical teachers. We aimed to evaluate the ability of a large language model (LLM) to generate ready-to-use OSCE stations. Five OSCE stations generated by the LLM GPT-4o were evaluated by 7 expert assessors using a 5-point Likert scale and compared with 5 teacher-written stations targeting similar learning objectives. A station was considered to be of good quality if most assessors responded "agree" or "strongly agree" to the statement "The station is good enough to be used by students." All teacher-writ…
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: Cloud-hosted large vision-language models (LVLMs) often outperform open-weight models on multimodal benchmarks, but their applicability to health care examinations that require both text and image reasoning remains unclear. Existing studies on Japan's National Examination for Clinical Laboratory Technicians mainly used text-only settings and a limited set of models.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the accuracy and applicability of cloud-hosted LVLMs on this examination, quantify the contribution of images, examine alignment with human performance across medical subfields, …
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/Objectives: Cerebral palsy (CP) hip displacement requires longitudinal surveillance, frequently imposing significant burden on caregivers. While Multimodal Large Language Models (MLLMs) offer a potential solution to the health literacy gap, their accuracy in interpreting pediatric pelvic radiographs remains unproven. This study evaluates the effectiveness and safety of MLLMs in addressing caregiver concerns regarding CP hip management. Methods: Fifteen deidentified pediatric pelvic radiographs representing a spectrum of hip displacement severities were processed through three MLLMs:…
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: Efficient and reliable assessment is essential in medical education. Manual grading of short-answer radiology quizzes is resource-intensive and variable. Automated marking systems can alleviate these challenges. This study introduces a novel automated grading system leveraging techniques in natural language processing (NLP) and generative artificial intelligence. Our objective was to assess the system's agreement against human grading and to analyse how response length influences grading concordance.
METHODS: We obtained 840 responses from 28 radiology residents to 30 X-ray quiz…
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: Reliable measurement of advance care planning (ACP) is essential for evaluating both communication practices and quality of care in pediatric critical illness. However, most ACP documentation is embedded in free-text clinical notes and cannot be captured using administrative data, while manual chart review is time-intensive and difficult to scale. We sought to validate a rule-based natural language processing (NLP) approach to identify ACP documentation in the electronic health record (EHR) compared with manual chart review.
DESIGN: Retrospective cohort study.
SETTING: Single-cen…
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.
AIM: This study aimed to test whether open-source large language models (LLMs) can match the diagnostic accuracy of proprietary models in annotating trauma radiology reports written in a low-resource language across 3 clinical findings.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 2939 radiology reports of trauma radiographs collected from 3 Danish emergency hospital centers. The data were split, with 600 cases for prompt engineering and 2339 for model evaluation. Eight LLMs, GPT-4o, GPT-4o-mini, Ministral-8b, Qwen3-8b, DeepseekR1-8b, and 3 Llama3 variants were prompted to annotat…
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.
PURPOSE: The rapidly evolving breast cancer treatment landscape creates significant information synthesis challenges for clinicians. We evaluated whether small open-source large language models (LLMs) augmented with retrieval-augmented generation (RAG) could match proprietary model performance for clinical guideline queries.
METHODS: We developed a domain-specialized RAG pipeline using HTML-structure-preserving chunking of 1,356 ASCO breast cancer guideline documents. Five LLMs were each evaluated with and without RAG: GPT-4-turbo, GPT-3.5-turbo, Qwen2.5-14B (14 billion parameters), LLaMA3-8B…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
<p><strong>Introduction: </strong>Total laryngectomy (TL) remains the standard treatment for advanced la‑ ryngeal cancer, … asibility and performance of structured data extraction from electronic medical records using large language models (LLMs).</p><p><strong>Material and methods:</strong> We performed a single‑centre retrospective analysis of 43 consecutive patients undergoing TL (ICD‑9 codes 30.32, 30.39, 30.41, 30.49) be‑ tween January 2024 and Apri …
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.
PURPOSE: Poor oral health and oropharyngeal dysphagia are modifiable risk factors for aspiration pneumonia. Dental hygienists (DHs) and speech-language pathologists (SLP) provide specialized services to individuals with these issues and may benefit from interdisciplinary knowledge in these areas. The objective of this study was to assess how an interprofessional education (IPE) event influenced students' knowledge and competence in working with individuals at risk for aspiration pneumonia.
METHOD: The current study was a prospective, within-subjects cohort design. Participants included speech…
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.
Accurate drug-target affinity prediction is essential for virtual screening, lead compound prioritization, and drug repositioning, especially under cold-start scenarios involving unseen compounds, unseen targets, or unseen drug-target combinations. However, existing methods still face limitations in transferable molecular representation, contextual protein encoding, statistically reliable performance comparison, and biologically interpretable candidate prioritization. In this study, we propose GraESM-FuseDTA, a graph-enhanced protein language model framework for drug-target affinity prediction…
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