INTRODUCTION: This study aimed to evaluate the performance of three large language models (LLMs), namely ChatGPT-3.5, ChatGPT-4o (o1 Preview), and Google Gemini, in producing patient education materials (PEMs) and improving the readability of online PEMs on childhood myopia.
METHODS: LLM-generated responses were assessed using three prompts. Prompt A requested to "Write educational material on childhood myopia." Prompt B added a modifier specifying "a sixth-grade reading level using the FKGL (Flesch-Kincaid Grade Level) readability formula." Prompt C aimed to rewrite existing PEMs to a sixth-…
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.
INTRODUCTION: There are barriers that exist for individuals to adhere to cardiovascular rehabilitation programs. A key driver to patient adherence is appropriately educating patients. A growing education tool is using large language models to answer patient questions.
METHODS: The primary objective of this study was to evaluate the readability quality of educational responses provided by large language models for questions regarding cardiac rehabilitation using Gunning Fog, Flesh Kincaid, and Flesch Reading Ease scores.
RESULTS: The findings of this study demonstrate that the mean Gunning Fo…
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: This study investigates the potential of DALL·E 3, an artificial intelligence (AI) model, to generate synthetic pathologic images of prostate cancer (PCa) at varying Gleason grades. The aim is to enhance medical education and research resources, particularly by providing diverse case studies and valuable teaching tools.
METHODS: This study uses DALL·E 3 to generate 30 synthetic images of PCa across various Gleason grades, guided by standard Gleason pattern descriptions. Nine uropathologists evaluated these images for realism and accuracy compared with actual hematoxylin and eosin (H&
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.
PURPOSE: In the context of psychotherapy, emotions play an important role both through their association with symptom severity, as well as their effects on the therapeutic relationship. In this analysis, we aim to train a large language model (LLM) for the detection of emotions in German speech. We want to apply this model on a corpus of psychotherapy transcripts to predict symptom severity and alliance aiming to identify the most important emotions for the prediction of symptom severity and therapeutic alliance.
METHODS: We employed a public labeled dataset of 28 emotions and translated the
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: Artificial intelligence (AI) large language models (LLMs) are becoming increasingly popular, with patients and families more likely to utilize LLM when conducting internet-based research about scoliosis. For this reason, it is vital to understand the abilities and limitations of this technology in disseminating accurate medical information. We used an expert panel to compare LLM-generated and professional society-authored answers to frequently asked questions about pediatric scoliosis.
METHODS: We used three publicly available LLMs to generate answers to 15 frequently asked questi…
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: Interpreting skin findings can be challenging for both laypersons and clinicians. Large language models (LLMs) offer accessible decision support, yet their diagnostic capabilities for dermatological images remain underexplored. This study evaluated the diagnostic performance of LLMs based on image interpretation of common dermatological diseases.
METHODS: A total of 500 dermatological images, encompassing four prevalent skin conditions (psoriasis, vitiligo, erysipelas and rosacea), were used to compare seven multimodal LLMs (GPT-4o, GPT-4o mini, Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 Flash, C…
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.
The technological capability of artificial intelligence (AI) continues to advance with great strength. Recently, the release of large language models has taken the world by storm with concurrent excitement and concern. As a consequence of their impressive ability and versatility, their provide a potential opportunity for implementation in oncology. Areas of possible application include supporting clinical decision making, education, and contributing to cancer research. Despite the promises that these novel systems can offer, several limitations and barriers challenge their implementation. It i…
СтатьяОбзорПоиск 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.
With the rapid growth of interest in and use of large language models (LLMs) across various industries, we are facing some crucial and profound ethical concerns, especially in the medical field. The unique technical architecture and purported emergent abilities of LLMs differentiate them substantially from other artificial intelligence (AI) models and natural language processing techniques used, necessitating a nuanced understanding of LLM ethics. In this Viewpoint, we highlight ethical concerns stemming from the perspectives of users, developers, and regulators, notably focusing on data priva…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Most clinical information is encoded as free text, not accessible for quantitative analysis. This study presents an open-source pipeline using the local large language model (LLM) "Llama 2" to extract quantitative information from clinical text and evaluates its performance in identifying features of decompensated liver cirrhosis. The LLM identified five key clinical features in a zero- and one-shot manner from 500 patient medical histories in the MIMIC IV dataset. We compared LLMs of three sizes and various prompt engineering approaches, with predictions compared against ground truth from thr
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: This study experimentally tested whether language and cultural prompts would influence large language models' (LLMs) assessments and recommendations when presented with the same mental health description.
METHODS: We conducted two experiments employing a 2 (language prompting: Chinese vs. English) x 2 (cultural prompting: China vs. the United States) factorial design using ChatGPT-4o and DeepSeek-V3. Across all experimental conditions, we used the same key message that implied a sign of mild depression from a friend. The language prompting was manipulated by presenting the whole sc…
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.
Quantitative nosology aims to capture the psychopathology structure that is more fundamental than any particular method or theoretical tradi … comparing psychopathology structure derived from self-report to the semantic structure accessed by large language models (LLMs), which represent observations and experiences expressed by millions of people across billions of documents, spanning theoretical and scientific paradigms. Psychopathology constructs were identified from a novel measure-new to LLMs and partici …
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: Large language models (LLMs) are increasingly used for caregiver-facing health information, but their reliability in Chinese-language pediatric orthopaedics remains uncertain. This study evaluated whether responses to developmental dysplasia of the hip (DDH) questions were clinically accurate, aligned with Chinese guidance, and educationally usable.
METHODS: We compared ChatGPT-4o and DeepSeek-R1 using 53 Chinese-language DDH questions, including 31 caregiver-oriented frequently asked questions and 22 guideline-derived items. Each model generated one response per question using a …
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.
OBJECTIVES: Accurate citation of relevant publications is essential for scientific integrity in biomedical research. Large language models (LLMs) excel at text generation but often hallucinate fabricated or inaccurate citations. Retrieval-augmented generation (RAG) can mitigate these errors, yet current approaches lack semantic precision in evidence retrieval. This study aims to develop a domain-specific RAG system for reliable, context-specific biomedical citation recommendations.
MATERIALS AND METHODS: We introduce CiteSure, a sentence-level citation recommendation tool designed to deliver …
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.
Patients with primary immunodeficiency (PI) face prolonged diagnostic delays and may increasingly turn to large language models (LLMs) to interpret their symptoms during this period. We evaluated whether an LLM could recognize PI from symptom descriptions derived from interviews with 21 PI patients. In prior work, we showed that GPT-4o identified PI in 96% of cases when prompted with physician-written patient histories (Rider et al., 2025). Here, when prompted with symptom descriptions in patients' own words, GPT-5.2 identified PI in only 7 cases (33%), although it suggested general immune sys…
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.
BACKGROUND: Multidisciplinary tumor boards (MDTs) are the gold standard for cancer care but currently face significant pressure from rising case volumes and the increasing complexity of precision medicine. Large Language Models (LLMs) offer potential as Clinical Decision Support Systems (CDSS) to augment these workflows. This systematic review evaluates the current applications, accuracy, and safety of LLMs in MDT decision-making.
METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA 2020 guidelines. We searched PubMed/MEDLINE, Embase, IEEE Xplore, and arXiv for primary research publish…
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: To evaluate contemporary deep-reasoning large language models (LLMs) for early assessment of ophthalmic emergencies using sequential, workflow-mimicking information levels.
DESIGN: Cross-sectional, vignette-based, head-to-head comparative evaluation.
SUBJECTS: Thirty-four deidentified emergency ophthalmology teaching cases curated from a publicly accessible repository.
METHODS: Each case was reconstructed into 3 sequential information levels (level 1 [L1]: history; level 2: basic examination; level 3 [L3]: specialist examination). Six LLMs (Doubao, DeepSeek, Kimi-2, ChatGPT-5, Gemi…
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: Large language models (LLMs) are poised to transform mental health care, offering advanced capabilities in diagnosis, prognosis, and decision support. Since their inception, numerous mental health-focused LLMs have emerged in the scientific literature, reflecting the growing interest in leveraging these models across various clinical applications. With a broad range of models available, diverse optimization strategies, and multiple use cases, reviewing the current landscape is critical to understanding where future impact lies.
OBJECTIVE: This study aimed to conduct a scoping revi…
Scoping ReviewСтатьяПоиск 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 rapidly emerged as a transformative class of artificial intelligence systems capable of understanding and generating human-like text from vast corpora of clinical and scientific literature. While their use in general cardiology has been extensively reviewed, their specific role in interventional cardiology and within the catheterization laboratory (cath lab) environment remains less well characterized. This narrative review synthesizes the current evidence on LLM applications across the interventional cardiology workflow, including coronary revascularization d…
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.
Large language models (LLMs) are increasingly used by clinicians and the public for vaccine information, yet their factual accuracy across languages and vaccine domains remains insufficiently characterized. We evaluated 13 LLMs using VaxEval, a multilingual vaccine-knowledge benchmark of 1886 vaccine-related multiple-choice questions spanning 14 vaccines in English (71%), Spanish (13%), and Chinese (16%). All items underwent quality control, with reference answers verified against authoritative guidance and peer-reviewed sources. Model performance was evaluated under zero-shot, few-shot, and c…
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: Large language models (LLMs) are increasingly being used to support diagnostic decision-making. It is unclear, however, whether their performance on knowledge and examination tasks translates to interpreting clinical case vignettes, especially when a complete diagnosis requires specifying several related elements, such as triggers, organ manifestations, or complications.
METHODS: We carried out a vignette-based benchmark study using 101 case reports from the German-language journal Die Nephrologie to assess six current language models from the Anthropic, Google, and Open AI compan…
СтатьяНаблюдательное 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.
MedElevator
Войти в исследования