Large language models (LLMs) are increasingly used for patient health education, yet the readability and educational quality of LLM-generated information on trigeminal neuralgia (TN) have been insufficiently evaluated. This cross-sectional benchmarking study compared TN educational content generated by five publicly available LLMs (Doubao, DeepSeek, Wenxin Yiyan, Tongyi Qianwen, and GPT-5). Twenty frequently asked TN questions covering basic disease knowledge, etiology/risk factors, diagnosis, treatment, and prevention/rehabilitation were presented to each model using standardized prompts. Rea…
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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 Although the general-purpose large language model (LLM) GPT-4o (OpenAI) has shown promise in radiology language processing, it remains unclear whether the performance of GPT-4o in report summarization is better than that of an LLM specifically designed for this task. Purpose To compare the performance of a specialized LLM with that of GPT-4o in the comprehensive summarization of radiology reports. Materials and Methods A specialized LLM for report summarization (LLM-RadSum) was developed using retrospectively collected reports from a hospital, divided into training and internal test
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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: High-dose-rate brachytherapy (HDR-BT) is a cornerstone of cervical cancer (CC) treatment, requiring the precise delineation of h … eep learning (DL)-based auto-segmentation framework, guided by task-specific prompts generated from large language models (LLMs), to address these challenges and improve segmentation accuracy and efficiency.
METHODS: A retrospective dataset of 32 CC patients, encompassing 124 planning computed tomography (pCT) images, was utilized. The framework integrates clinical gu …
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: The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has great ability to impact healthcare. Chest X-rays are essential for diagnosing acute thoracic conditions in the emergency department (ED), but interpretation delays due to radiologist availability can impact clinical decision-making. AI models, including deep learning algorithms, have been explored for diagnostic support, but the potential of large language models (LLMs) in emergency radiology remains largely unexamined.
METHODS: This study assessed ChatGPT's feasibility in interpreting chest X-rays for acute thoracic condit…
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: Lower respiratory tract infections (LRTIs) are a leading cause of mortality worldwide and can be difficult to diagnose in critically ill patients, as non-infectious causes of respiratory failure can present with similar clinical features.
METHODS: We developed a LRTI diagnostic method combining the pulmonary transcriptomic biomarker FABP4 with electronic medical record (EMR) text assessment using the large language model Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4). We evaluated this approach in a prospective cohort of critically ill adults with acute respiratory failure from whom
СтатьяПрепринтПоиск 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.
OBJECTIVES: This study assesses the abilities of 2 large language models (LLMs), GPT-4 and BioMistral 7B, in responding to patient queries, particularly concerning rare diseases, and compares their performance with that of physicians.
MATERIALS AND METHODS: A total of 103 patient queries and corresponding physician answers were extracted from EXABO, a question-answering forum dedicated to rare respiratory diseases. The responses provided by physicians and generated by LLMs were ranked on a Likert scale by a panel of 4 experts based on 4 key quality criteria for health communication: correctne…
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: Living systematic reviews (LSRs) maintain an updated summary of evidence by incorporating newly published research. While they improve review currency, repeated screening and selection of new references make them labourious and difficult to maintain. Large language models (LLMs) show promise in assisting with screening and data extraction, but more work is needed to achieve the high accuracy required for evidence that informs clinical and policy decisions.
OBJECTIVE: The study evaluated the effectiveness of an LLM (GPT-4o) in title and abstract screening compared with human review…
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
The objective is to create an automated knowledge extraction tool for cancer research that builds high-quality academic corpora for LLM fine-tuning while investigating its effectiveness in interleukin-6 and bladder cancer domains. To address the current gap in knowledge retrieval techniques for cancer research data collection, we propose KnowledgePipeline, a novel automated tool that incorporates diverse aspects of academic papers and metadata. Our tool integrates content, co-citations, and co-authorship networks to construct domain-specific academic corpora suitable for fine-tuning LLMs. We l
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: Generating and testing hypotheses is a critical aspect of biomedical science. Typically, researchers generate hypotheses by care … D search results often require costly manual curation to be of practical utility to the researcher. Large language models (LLMs) have the potential to automate much of this curation step, but standalone LLMs are hampered by hallucinations, lack of transparency in information sources, and the inability to reference data not included in the training corpus. RESULTS: We i …
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: Large language models (LLMs) are promising tools for clinical decision support but require thorough validation to ensure safety and reliability. This study assessed a knowledge and intelligence messaging interface (KIMI; RevelAi Health), an LLM enhanced with retrieval-augmented generation configured with American Academy of Orthopaedic Surgeons guidelines for distal radius fracture management and a persistent system-prompt layer. The goal was to evaluate KIMI's efficacy in acuity triaging and generating appropriate patient-facing responses for distal radius fracture management.
…
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.
High-throughput phenotyping, the automated mapping of patient signs and symptoms to standardized ontology concepts, is essential for realizi … eddings. The LLM approach that implemented GPT-4 demonstrated superior performance, suggesting that large language models are poised to become the preferred method for high-throughput phenotyping ofphysician notes.
Поиск 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: Recently, large language models, such as ChatGPT, have emerged as promising tools to facilitate scientific research and health care management. The present study aimed to explore the extent of knowledge possessed by ChatGPT concerning carpal tunnel syndrome (CTS), a compressive neuropathy that may lead to impaired hand function and that is frequently encountered in the field of hand surgery.
METHODS: Six questions pertaining to diagnosis and management of CTS were posed to ChatGPT. The responses were subsequently analyzed and evaluated based on their accuracy, coherence, and comprehe…
Редакционная 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.
IMPORTANCE: Large language models (LLMs) like ChatGPT appear capable of performing a variety of tasks, including answering patient eye care questions, but have not yet been evaluated in direct comparison with ophthalmologists. It remains unclear whether LLM-generated advice is accurate, appropriate, and safe for eye patients.
OBJECTIVE: To evaluate the quality of ophthalmology advice generated by an LLM chatbot in comparison with ophthalmologist-written advice.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This cross-sectional study used deidentified data from an online medical forum, in which patient …
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.
Electric power organizations must classify heterogeneous data assets before applying access, retention, and cybersecurity controls. This study presents a metadata-only protocol that combines a fixed large language model (LLM) prompt, structured JSON output, deterministic screening, and mandatory human adjudication across five governance classes. The protocol was evaluated on 240 metadata records from 10 business domains. Raw LLM predictions agreed with adjudicated human labels for 207 records (86.25%; macro-F1 = 0.827), outperforming an exploratory deterministic rule baseline (66.67%) and a ma
СтатьяVideo-Audio MediaПолный 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.
Following the development of widely accessible large language model-based chatbot systems, concerns have emerged that such systems may reinforce psychotic ideation through affirmation of delusional content. However, systematic evaluations of chatbot responses to psychotic scenarios remain limited. We hypothesized that chatbot responses would become increasingly affirmatory over repeated interactions with the user. To test this, we evaluated the responses of ChatGPT, DeepSeek and Replika to simulated psychosis scenarios. Conversations were conducted across seven consecutive days in two language
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.
Fluorescence imaging in the second near-infrared window (NIR-II, 1000-1700 nm) has attracted increasing attention in biomedical applications owing to its deep tissue penetration, high spatial resolution, and low background autofluorescence. However, the rational optimization of high-performance NIR-II fluorophores remains challenging because of the complex relationship between molecular structure and optical properties. In this study, we integrated existing fluorescence datasets with NIR-II fluorophore data to construct a comprehensive dataset covering maximum emission wavelengths from the vis
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.
A conversational speech-in-noise test administered without human supervision is desirable to reduce the need to attend the clinic. This study aimed to create and evaluate a novel question-and-answer-based speech-in-noise test called 'CHAT', where stimuli were synthesised using text-to-speech (TTS), responses captured using automatic speech recognition (ASR), and responses evaluated using a large language model (LLM). Three tests were compared: the newly developed CHAT, the Adaptive Sentence List (ASL) and the Four Alternative Auditory Feature Test (FAAF). CHAT used synthetic speech while ASL a
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное 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) are increasingly explored in medical imaging, but their reliability in independently interpreting images remains uncertain. This study evaluated the clinical utility of radiology reports generated under three reporting conditions using dermatologic ultrasound images: Condition 1 (radiologist's reporting), Condition 2 (LLM reporting based solely on the ultrasound image), and Condition 3 (LLM reporting using both the ultrasound image and the radiologist's report). A total of 202 dermatologic ultrasound images from a public dataset were analyzed. Reports were evaluate…
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: Predicting health outcomes from electronic health records (EHRs) is challenging because traditional models rely on structured data and often ignore external medical knowledge. We propose an approach that integrates structured EHR with text‑based clinical evidence to improve prediction and interpretability.
METHODS: We introduce PHO-Agents, a multi-agent system powered by large language models (LLMs) for health outcome prediction. Structured EHR sequences are encoded to produce attention-based representations and initial logits, which are converted into patient summaries by a data a…
СтатьяПрепринтПоиск 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.
INTRODUCTION: Vaccine adjuvants enhance immune responses by boosting vaccine efficacy, reducing required doses, and improving long-term immunity. The Vaxjo database is a web-based resource that stores information on vaccine adjuvants, including their names, storage conditions, structures, preparation methods, components, functions, safety, and references. The original version of Vaxjo, released in 2012 with 103 vaccine adjuvants, has been expanded and modernized as Vaxjo 2.0, a significantly enhanced version.
METHODS: In Vaxjo 2.0, newly identified adjuvants from biomedical literature retriev
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