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: 80 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

Mapping the discourse on neuropathic pain after spinal cord injury: A signal-generation natural language processing study of Reddit communities.

STUDY DESIGN: Cross-sectional natural language processing (NLP) study of publicly available Reddit data. OBJECTIVES: To map the thematic structure and affective tone of neuropathic pain discourse among Reddit users self-identifying with spinal cord injury (SCI) or clinically overlapping cord and cauda pathology, and to surface candidate hypotheses for triangulation with patient-reported and clinical data. SETTING: Public Reddit communities. METHODS: Searches across ten subreddits using twenty query strings yielded 1489 candidate posts. A two-tier keyword filter (SCI-spectrum population term…

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 42864414Открыть статью

What Users Say About Reimbursable Digital Therapeutics in Germany: Large-Scale App Store Review Analysis Using a Large Language Model.

BACKGROUND: In 2019, Germany introduced a unique regulatory framework for digital therapeutics (DTx), termed digital health applications (Di … sues, they should be treated as essential implementation requirements. Analyzed at scale with large language model-based methods, publicly available app store reviews can complement formal evaluation by providing user-centered real-world evidence for postmarket monitoring and regulatory quality improvement.

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 42849059Открыть статью

LoRA-N-Gly: Sequence-based Prediction of N-Linked Glycosylation Sites by Tuning Protein Language Models with Low-rank Adaptation.

Glycosylation is implicated in many diseases, from cancer to neurodegeneration. Elucidating these disease mechanisms requires precise identification of glycosylation sites. Computational prediction provides an efficient complement to labor-intensive experiments, yet further accuracy improvements are needed for practical use. Here, we present LoRA-N-Gly, a lightweight and efficient end-to-end approach that leverages Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune the ESM2-3B protein language model for direct, residue-level prediction of N-linked glycosylation sites. By updating only a small set of LoRA…

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 42849609Открыть статью

Vision-language semantic guidance and topology refinement for robust retinal vessel segmentation and biomarker analysis in cerebral small vessel disease.

BACKGROUND: Retinal microvascular alterations observed in optical coherence tomography angiography (OCTA) have emerged as promising biomarke … modeling framework for OCTA vessel segmentation. METHODS: The proposed framework integrates vision-language semantic guidance, centerline-guided topology refinement, and uncertainty-aware adaptive supervision within a unified architecture. Specifically, semantic embeddings are incorporated to enhance global structural representation, while a centerline-gu …

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 42845967Открыть статью

Application of large language models for assigning clear cell likelihood score v2.0 from free-text MRI reports: a feasibility study.

RATIONALE AND OBJECTIVES: To evaluate the performance of four large language models (LLMs) for automated feature extraction and clear cell likelihood score version 2.0 (ccLS v2.0) assignment from free-text reports using a multi-step prompting strategy. MATERIALS AND METHODS: This retrospective multicenter study included 1,048 magnetic resonance imaging (MRI) reports of renal masses from three institutions (2020-2026). Four LLMs (DeepSeek-V3.2, Qwen 3.5, GPT-5.3, and Gemini 3.0) were evaluated for automated ccLS v2.0 assignment through a three-stage prompting workflow: (1) feature extraction, …

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 42832035Открыть статью

Information quality, readability, and empathy of AI-generated public mental health information: a comparative evaluation of eight large language models.

BACKGROUND: Mental disorders are a growing global health burden, yet healthcare resources remain scarce. Large language models (LLMs) may support public mental health information seeking, but their information quality, readability, and empathy in psychiatric contexts require validation. METHOD: We developed a test bank of 48 public mental health questions from literature, Google Trends (2004-2025), and clinical consultations. Eight LLM chatbots were compared for information quality, source transparency, readability, and empathy using established rating instruments, readability indices, and ps…

СтатьяСравнительное 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 42433429Открыть статью

More than a gut feeling: large language model thematic analysis of social media posts from inflammatory bowel disease patient communities.

BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) morbidity extends beyond gastrointestinal symptoms and complications. We aimed to describe IBD patient experience through an analysis of online patient communities. METHODS: Thematic analysis of 104,123 posts from three IBD patient groups on the social media platform Reddit between 2015-2024 was undertaken using a large language model (LLM) based on the GPT-4 architecture. The Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) tool was used to assess sentiment analysis. RESULTS: Of 15 core themes identified by LLM analysis, the most prevalent…

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 42297285Открыть статью

Detecting temporal clinical change in sequential chest radiography reports: a multi-model and multi-prompt evaluation of large language models.

BACKGROUND: Radiology reports contain critical information for monitoring patients' clinical progress and evaluating treatment outcomes. Sequential radiological images are particularly valuable, providing not only current findings but also comparative assessments against previous reports. Automatically detecting temporal changes between free-text reports remains a significant challenge in Natural Language Processing. METHODS: This study evaluated the performance of Large Language Models in detecting temporal novelty using the LUNGUAGE dataset, which contains sequential chest radiography repor…

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 42761091Открыть статью

Effect of Large Language Model-Powered Virtual Standardized Patients on History-Taking Among Undergraduate Medical Students: Propensity-Matched Cohort Study.

BACKGROUND: Medical history taking (MHT) is a foundational clinical competency for medical students; however, traditional training models using standardized patients face challenges such as resource constraints. Large language model-powered virtual standardized patients (LLM-VSPs) offer a safe, repeatable platform for self-directed practice with AI-automated feedback. Nevertheless, their effectiveness in authentic teaching environments and underlying learning mechanisms require further investigation. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impact of an LLM-VSP system as an extracurricular …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 42714021Открыть статью

Augmenting Head and Neck Multidisciplinary Tumor Board Recommendations With Locally Run Large Language Models: Prospective Evaluation of Real-World Implementation.

BACKGROUND: Multidisciplinary tumor boards (MDTs) constitute the foundation of modern tumor therapy. Large language models (LLMs) are widely discussed for optimizing their recommendations. OBJECTIVE: This is the first prospective feasibility study evaluating the implementation of locally run LLMs on real-world cases within a regular head and neck MDT. METHODS: Seventeen patients participated in the study. The MDT cases were processed by 2 different local LLMs (gemma-3-12b and gpt-oss-20b) to obtain treatment recommendations. The MDT conferred as usual. After the decision was made, the MDT wa…

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 42623176Открыть статью

Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation, and Hybrid Adaptation of Language Models for Clinical Decision-Making in Health Care: Systematic Review.

BACKGROUND: Large language models (LLMs) demonstrate strong performance on medical knowledge benchmarks, but their safe and effective use in clinical practice depends on posttraining adaptation rather than raw model capability. Fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), and hybrid approaches are principal strategies for grounding language models in clinical evidence, yet their comparative effectiveness remains unclear. OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize evidence on fine-tuning, RAG, and hybrid posttraining strategies for clinical diagnosis and decision-support tasks …

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 42753254Открыть статью

Developing Spanish Language Intervention Content to Address Health Disparities among People Who Use Drugs, and Other Hard-To-Reach Populations.

Our team developed content in English and Spanish for a technology-based intervention designed to increase vaccination against COVID-19 amon … mpleted in English. These findings highlight the importance of developing intervention materials in languages beyond English. Research is warranted to understand how developing content in other languages may influence health outcomes.

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 41653272Открыть статью

Predictive Accuracy of Natural Language Processing Extracted 3-Step Theory of Suicide Factor Scores Derived From Veterans' Clinical Progress Notes.

OBJECTIVES: To compare predictive accuracy of 3-step theory of suicide (3ST) factor scores derived from natural language processing of Veterans Health Administration (VHA) clinical progress notes versus a model that underlies VHA's Recovery Engagement and Coordination for Health-Veterans Enhanced Treatment (REACH VET) program retrained to predict the combined outcome of suicide attempt or suicide death, and to compare characteristics of patients accurately predicted by both approaches. BACKGROUND: As health systems incorporate risk prediction models to guide suicide prevention efforts, it is …

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 41622646Открыть статью

Functional Outcome Prediction in Young Adults With Mental Health Symptoms Using Machine Learning and Large Language Models: Longitudinal Observational Study.

BACKGROUND: Functional impairments associated with mental health conditions are on the rise. Predicting functional outcomes may improve the … atus at follow-up was predicted using linear support vector machine (SVM), decision tree, and large language model (LLM) Llama-3 using clinical assessments and/or structural MRI. Leave-one-site-out (SVM) or external sample (LLM) was used for validation. RESULTS: SVM achieved balanced accuracy of 69.2% using clinical features only. Items related to baselin …

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 42330189Открыть статью

Improving international medical students' communication skills in psychosomatic care through a communication training seminar: a natural language processing-based analysis.

BACKGROUND: International students face numerous challenges in both their academic and social lives when relocating to a new country for their university studies. The foreign language can have an impact on international medical students' performance in patient encounters. Particularly in the context of psychosocial medicine, a deficiency in communication skills can negatively impact the doctor-patient-relationship. This is the first study that uses natural language processing (NLP) as well as traditional rating scales to assess the improvement of international students' communication skills af…

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 42436462Открыть статью

Network-specific enhancement of global blood-oxygen-level-dependent signals and CSF coupling after language therapy in post-stroke aphasia.

Emerging evidence indicates that stroke may impair glymphatic function by disrupting cerebrospinal fluid clearance. The coupling between global blood-oxygen-level-dependent signals and cerebrospinal fluid flow has been proposed as a non-invasive biomarker of glymphatic activity. However, it remains unclear whether this coupling can be modulated through rehabilitation. This study investigated whether language therapy in patients with post-stroke aphasia enhances global blood-oxygen-level-dependent- cerebrospinal fluid coupling, thereby reflecting potential restoration of fluid-brain interaction…

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 41940189Открыть статью

Demographic prompt cues shift clinical recommendations in multimodal large language models: a multi-model audit of 25,380 dental radiograph assessments.

BACKGROUND: Multimodal large language models (LLMs) are increasingly being evaluated for clinical image interpretation, but whether patient demographic cues influence their recommendations remains unclear in dental radiology-a leading domain for AI-assisted diagnostics, and one marked by pronounced disparities in oral health. METHODS: We conducted a within-image, between-condition audit study using 705 panoramic dental radiographs from the publicly available DENTEX dataset. Each image was submitted to three commercial multimodal LLMs (Gemini 2.5 Flash, GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6) under 12 exp…

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 42210248Открыть статью

"Has your Memory Been Letting you Down?" Use of Figurative Language Modulates Expression of Awareness of Impairments in Alzheimer's Disease.

IntroductionWe compared responses of people with Alzheimer's disease (PwAD) on the Assessment Scale of Psychosocial Impact of the Diagnosis of Dementia and an adapted figurative language version. We hypothesize that figurative language improves acknowledgment of difficulties, varying by awareness object.Methods27 mild to moderate PwAD completed measures of cognition, depression and self-reported impairments. Caregivers informed about functionality, apathy and neuropsychiatric symptoms.ResultsAcknowledgment of difficulties in activities of daily living was higher in the figurative version, whil…

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 42474486Открыть статью

Automated chest X-ray disease screening using large language models and deep convolutional neural networks on the MIMIC-CXR dataset.

INTRODUCTION: Radiologists in resource-limited settings often face high workloads, especially in chest X-ray interpretation. Manual annotation of large-scale imaging datasets remains costly and time-consuming. This study aims to explore the feasibility of using large language models (LLMs), specifically GPT-4o, to generate binary disease presence labels from free-text radiology reports, and to use these labels to train deep learning models for automated chest X-ray classification. METHODS: A two-stage supervised learning pipeline was developed using the publicly available MIMIC-CXR v2.1.0 dat…

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 42769316Открыть статью