BACKGROUND: Digital mental health interventions (DMHIs) can help close persistent gaps in access to assessment, prevention, and treatment. Recent advances in generative AI, particularly large language models (LLMs), further expand this promise by enabling natural language understanding, personalization, and empathic interaction across assessment, support, and therapeutic contexts. However, significant evaluation challenges persist, including a lack of standardized constructs and validated instruments, which limit the comparability, reproducibility, and generalizability of the findings. No syst…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Ankle fractures are among the most common injuries in trauma surgery and require accurate classification, consistent documentation, and individualized management. Large language models (LLMs) offer the potential to translate unstructured clinical text reports into structured, management-related information, yet their role in orthopedic trauma workflows remains insufficiently defined. In this retrospective study, the performance of Llama 3.1 (70B Instruct) was evaluated using routine radiology reports and clinical documentation from 54 patients with acute ankle fractures. Outputs were compared …
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.
PURPOSE: Online health queries are often addressed by large language models (LLMs) embedded in search engines. It is possible that LLMs, like human clinicians, might be misdirected by vague symptom descriptions or inaccurate self-diagnoses. We examined patient and scenario factors associated with an LLM's ability to identify intended upper-extremity musculoskeletal diagnoses and its tendency to deviate from patient self-diagnoses in structured clinical vignettes.
METHODS: ChatGPT (GPT-5) evaluated 180 randomized hypothetical clinical vignettes depicting five common upper-extremity conditions:…
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: This study aimed to compare the educational performance of six mainstream LLMs for neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) and evaluated patient satisfaction during real-world interactions.
METHODS: This study was conducted from March to April 2026. In the first Phase, Twenty NMOSD-related questions derived from clinical guidelines and patient concerns were submitted to six LLMs (ChatGPT-5.4, Gemini-3.1-pro, Claude-4.6-Sonnet, DeepSeek-3.2, Kimi-2.5, and Qwen-3.5-plus). Responses were anonymized and independently evaluated by three neuro-ophthalmology specialists using Like
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: Minimally invasive interventional radiology (IR) offers effective, uterus-preserving treatments for several gynecologic and obstetric conditions such as uterine fibroids, adenomyosis and postpartum hemorrhage. Despite their efficacy, these methods remain underused, partly to limited awareness among clinicians and patients. Large language models (LLMs) may help bridge this gap by providing accessible, reliable information. Objective: To evaluate how current LLMs address knowledge gaps and promote awareness of minimally invasive IR methods in gynecology and obstetrics. Methods: A str…
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: Burn extent guides triage, transfer and fluid resuscitation, yet its clinical estimation is imprecise and observer-dependent. Multimodal large language models (MLLMs) process clinical photographs without task-specific training, but their error has rarely been separated into systematic and random components or their performance across skin tones characterized.
METHODS: Three state-of-the-art MLLMs (Gemini 3.1 Pro, GPT-5.6 Sol, and Fable 5) each assessed 153 burn photographs five times under an identical prompt. The tasks were as follows: burned proportion of the imaged field, again…
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: Congenital cataract (CC) is a time-critical cause of preventable childhood visual impairment. After diagnosis, parents frequently experience uncertainty and increasingly seek guidance online. The safety, readability, and counseling quality of large language models (LLMs) responses for CC remain insufficiently benchmarked, particularly for explanations involving lens development, etiology, and genetic risk.
METHODS: We performed a cross-sectional comparative evaluation of five publicly accessible Chinese conversational LLMs (ChatGPT-5.2, Gemini 3 Pro, DeepSeek-V3.1, Doubao, and Kim…
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: 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…
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: 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…
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: 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…
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.
Alzheimer's disease and related dementias are projected to affect more than 150 million people worldwide by 2050. Early staging with validated instruments such as the Clinical Dementia Rating (CDR) scale is essential for timely intervention, yet access to clinician-administered CDR assessment remains constrained by workforce, time, and geographic barriers. This study complements a previously published machine learning pipeline for Alzheimer's disease prediction by addressing the downstream task of dementia staging. Because the global CDR score is already derived from the six sub-domain ratings
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.
Large language models (LLMs) have emerged as potential tools for early disease characterization and pandemic preparedness due to their ability to interpret complex textual data. This study evaluated the sensitivity of three LLMs: GPT-5, Claude Sonnet 4, and Gemini 2.5 Pro on early case reports of COVID-19, Mpox, and Zika. Each case report was modified to remove explicit diagnostic terms, and models were prompted to identify whether the presentation represented a disease of pandemic potential. Claude Sonnet 4 achieved the highest sensitivity overall across all three diseases. GPT-5 demonstrated…
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: To compare the concordance of ChatGPT, Gemini, and Claude with a prespecified expert guideline-based reference standard in fabricat … rompting significantly improved concordance for Gemini and Claude.
CONCLUSION: Mainstream consumer large language models showed substantially different performance in postoperative endometrial cancer decision making. Although Gemini achieved higher concordance and fewer major safety issues than ChatGPT and Claude, no model demonstrated performance sufficient to suppor …
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: 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…
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.
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…
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.
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…
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 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…
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 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…
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 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…
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: Increase in early onset colorectal cancer makes adherence to screening a significant public health concern, with various social determinants playing a crucial role in its incidence, diagnosis, treatment, and outcomes. Stressful life events, such as divorce, marriage, or sudden loss of job, have a unique position among the social determinants of health.
METHODS: We applied a large language model (LLM) to social history sections of clinical notes in the health records database of the Medical University of South Carolina to extract recent stressful life events and assess their impact
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования