BACKGROUND: Prior authorization (PA) is a major source of administrative burden, treatment delay, and clinician burnout. Artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), is increasingly used to assist with clinical documentation, yet its reliability for payer-facing administrative tasks remains uncertain.
OBJECTIVE: To evaluate the quality of PA letters drafted by ChatGPT-5 for commonly used medications requiring PA in nephrology. Quality was evaluated based on correctness and strength of clinical reasoning.
METHODS: We created a single standardized prompt and applied…
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: Anti-amyloid beta (Aβ) therapies for early Alzheimer's disease require enhanced safety monitoring, yet adverse event (AE) documentation is diffuse across heterogeneous electronic health record documents. Large language models (LLMs) may improve scalable pharmacovigilance.
METHODS: We analyzed 20,123 clinical documents from 46 patients who received at least one dose of anti-Aβ therapy (June 24, 2024-July 30, 2025) at a large mid-Atlantic health-care system. We compared standard expert review versus an LLM-augmented workflow applied to the same documents. Expert reviewers annotate…
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.
Effective clinical reasoning is central to competent medical practice, yet cultivating this skill remains one of the most challenging goals in medical education. Although large language models (LLMs) create new opportunities, most follow a passive answering paradigm - where users pose queries and models passively respond - failing to support the step-by-step, heuristic instruction essential for clinical reasoning. To bridge this gap, we propose CReaTe-LM, the first language model that effectively provides heuristic and stepwise clinical reasoning instruction. We begin by introducing a unified …
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: Health care professionals face increasing documentation burdens, which can compromise efficiency and patient safety. Large language models (LLMs) may offer a scalable solution by automating data extraction from unstructured clinical notes. This study evaluates the accuracy and clinical impact of structured data extraction by an LLM compared with manual extraction by physicians in the context of head and neck oncology consultations.
PATIENTS AND METHODS: This was a prospective validation study comparing LLM-powered data extraction with manual extraction. Clinical documentation from…
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: The emergence of Artificial Intelligence (AI), particularly Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT), a Large Language Model (LLM), in healthcare promises to reshape patient care, clinical decision-making, and medical education. This review aims to synthesise research findings to consolidate the implications of ChatGPT integration in healthcare and identify research gaps.
MAIN BODY: The umbrella review was conducted following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The Cochrane Library, PubMed, Scopus, Web of Science, and Go
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: This study aims to compare several free large language models (LLMs), identify which provides the most effective feedback, and investigate whether LLM-generated feedback can improve the accuracy and standardization of imaging reports produced by students.
METHODS: A randomly selected class (test group, N= 30) was asked to write an imaging report based on each typical teaching case before and after receiving feedback generated by LLM. Another randomly selected class (control group, N= 30) was asked to write an imaging report of the same case without receiving the LLM-generated feedbac…
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: Artificial intelligence-powered large language models (LLMs) are increasingly applied in health care. However, studies in ophthalmology assessing whether LLMs can improve the accuracy of complex differential diagnoses in clinical cases, or which levels of clinical experience benefit most from their use, remain lacking. This study assessed the effectiveness of ChatGPT-4o, an LLM-driven chatbot, in enhancing ophthalmologists' clinical reasoning using original scenarios.
DESIGN: Prospective study.
SUBJECTS: Ten original ophthalmic clinical scenarios with open-ended questions were dev…
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.
Large language models (LLMs) have taken the natural language processing (NLP) domain by storm, and their transformative momentum has surged into the domain of education, giving rise to a nascent wave of education-tailored LLMs. Despite their potential to facilitate homework assistance, such LLMs fall short in the fine-grained domain of elementary and secondary school (i.e., K-12) education. They often indiscriminately incorporate broad knowledge across diverse disciplines, overlooking the stark disparities in cognitive demands and curricular content among elementary, middle, and high school ph…
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: Linear accelerators (LINACs) are critical components of modern radiation therapy, requiring consistent operational performance to ensure uninterrupted patient care. Unplanned downtime not only disrupts clinical workflows but can significantly impact treatment efficacy. Traditional approaches to LINAC reliability analysis have often focused on specific components rather than comprehensive performance patterns. The advent of artificial intelligence and large language models (LLMs) offers new opportunities for analyzing complex, unstructured maintenance data to extract meaningful insi…
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.
IMPORTANCE: Recently, it was proved that the large language model Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4; OpenAI) can fabricate synthetic medical datasets designed to support false scientific evidence.
OBJECTIVE: To uncover statistical patterns that may suggest fabrication in datasets produced by large language models and to improve these synthetic datasets by attempting to remove detectable marks of nonauthenticity, investigating the limits of generative artificial intelligence.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this quality improvement study, synthetic datasets were produced for 3…
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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2025eng
OBJECTIVE: This study evaluated the performance of ChatGPT-4o in responding to patient-centered questions concerning auditory brainstem implantation (ABI), with a focus on content quality and readability.
METHODS: A total of 51 real-world patient questions related to ABI were reviewed and grouped into five thematic categories: diagnosis and candidacy, surgical procedures and complications, device function and mapping, rehabilitation and expected outcomes, and daily life and long-term concerns. Responses were independently assessed by two audiologists and one otologist across four domains-accu
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 The specialization and complexity of radiology makes the automatic generation of radiologic impressions (ie, a diagnosis with differential diagnosis and management recommendations) challenging. Purpose To develop a large language model (LLM) that generates impressions based on imaging findings and to evaluate its performance in professional and linguistic dimensions. Materials and Methods Six radiologists recorded imaging examination findings from August 2 to 31, 2023, at Shanghai General Hospital and used the developed LLM before routinely writing report impressions for multiple ra
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: In this study, we employed a large language model to evaluate the diagnostic efficacy of radiology reports of bone scintigraphy in the context of identifying SAPHO syndrome, and further examined the potential of such a model to augment the diagnostic procedure.
METHODS: Imaging data and clinical information of 151 patients (105/46 women/men, mean age: 53.5 years) who underwent bone scintigraphy for suspected Synovitis, Acne, Pustulosis, Hyperostosis, and Osteitis (SAPHO) syndrome between January 2007 and December 2022 were retrospectively reviewed. ChatGPT-4.0 was used as the large
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.
IMPORTANCE: The introduction of large language models (LLMs), such as Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4; OpenAI), has generated significant interest in health care, yet studies evaluating their performance in a clinical setting are lacking. Determination of clinical acuity, a measure of a patient's illness severity and level of required medical attention, is one of the foundational elements of medical reasoning in emergency medicine.
OBJECTIVE: To determine whether an LLM can accurately assess clinical acuity in the emergency department (ED).
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Large language models (LLMs) increasingly provide nutrient information, but their accuracy for Chinese foods and their consistency across repeated queries are not well established.
OBJECTIVE: To compare nutrient estimates from nine general-purpose LLMs with the Chinese Food Composition Table (CFCT) and assess within-model reproducibility.
METHODS: For 299 commonly consumed Chinese foods, each model estimated energy and 14 nutrients per 100 g in three independent runs (8,073 food-level outputs). Model means were compared with CFCT values using absolute-agreement intraclass correla…
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.
OBJECTIVE: Our objective was to evaluate the ability of different large language models (LLMs) to translate and analyze qualitative interviews describing pregnancy experiences among women with systemic lupus erythematosus (SLE). An additional objective was to compare themes identified by LLMs with those identified by human researchers.
METHODS: We analyzed 26 semi-structured interviews originally conducted in Portuguese by Rodrigues et al. among women with SLE exploring their perinatal care experiences. Three prompting strategies (zero-shot, few-shot, and chain-of-thought) were used on the tr…
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: Chinese large language models (LLMs) are increasingly used for HIV/AIDS health information, yet their multidimensional performance remains unevaluated. This study systematically assessed five mainstream Chinese LLMs across accuracy, caring, completeness, understandability, and actionability.
METHODS: A cross-sectional evaluation was conducted using 50 standardized HIV/AIDS questions. Each model's responses were rated by three independent experts on five dimensions, including adapted PEMAT-based items. Latent profile analysis (LPA) and partial correlation network analysis were empl…
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/Objectives: Breast cancer management relies on multidisciplinary team (MDT) decisions that integrate clinical, radiological, pathological, and patient-related factors. Large language models (LLMs) may support such decisions, but evidence based on real-world cases remains limited. Methods: We evaluated the agreement between ChatGPT-5.5 (OpenAI, San Francisco, CA, USA) and real MDT management of patients with invasive breast cancer. In this single-center, retrospective, proof-of-concept study, standardized preoperative clinical vignettes for 86 patients with invasive breast carcinoma …
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: Artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs) may make surgical information easier to access and understand. However, these tools cannot replace the clinician's role in shared decision-making or the requirements for valid informed consent. Methods: This narrative review follows the surgical patient pathway from diagnosis and explanation to option comparison, shared decision-making, and informed consent. It examines conventional digital tools, LLM-assisted communication, personalized prediction, direct consent studies, patient and professional perspectives and legal,…
СтатьяОбзорПолный 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.
OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate whether large language models (LLMs) can autonomously synthesize existing literature and accurately extract prognostic variables for neonatal intraventricular hemorrhage (IVH) and its outcomes while assessing their capability for clinical feature ranking and risk stratification.
STUDY DESIGN: This pilot study employed a systematic literature review combined with retrieval-augmented generation (RAG) methodology. GPT 4 (OpenAI) and Claude Sonnet (4.0, Anthropic) were prompted to identify peer-reviewed studies utilizing machine learning and d…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
MedElevator
Войти в исследования