Digital twins (DTs) have potential to improve manufacturing processes by providing in-process monitoring and reducing trial-and-error while improving process prediction and performance. However, identifying anomalies or defects in a DT environment remains a very time intensive process that requires multidisciplinary expertise and significant manual effort in analyzing the system. Large language models (LLMs) offer potential capabilities to interpret system-level information and support user-driven querying, but their effectiveness is limited by hallucinations when reasoning over large and dyna…
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.
A man breached Windsor Castle with a crossbow after his large language model (LLM)-based companion encouraged an assassination plan. A father's question about pi evolved into more than 300 h of engagement with an LLM, leading to delusions about reality-altering mathematical formulas. An Australian woman's early-stage psychotic symptoms worsened when an LLM validated her distorted beliefs. A Florida man's grief over losing access to his ChatGPT persona culminated in a fatal police encounter. These disparate cases, often grouped together under the label of artificial intelligence psychosis, repr
СтатьяОбзорПолный 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 and objective Designing high-quality multiple-choice questions (MCQs) in dental education is highly resource-intensive. While generative artificial intelligence (AI) offers a rapid, scalable solution for automated item generation, there is limited student-tested psychometric evidence comparing uncurated large language model (LLM) outputs with traditional faculty-authored items in advanced dental specialties like endodontics. This study aimed to evaluate and compare the psychometric properties, specifically the difficulty index, discrimination index, distractor effectiveness, and int
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 (LLM) are being rapidly integrated into healthcare, particularly to streamline time- and labor-intensive administrative processes. However, the potential for artificial intelligence (AI) systems to demonstrate bias when employed for insurance authorization remains poorly understood. As insurers increasingly adopt AI to make coverage decisions, this study examined bias in LLM-driven prior authorization in otolaryngology, using oral cavity squamous cell carcinoma (SCC) as a case study.
METHODS: Using OpenAI's generative transformer GPT-4o, this study assessed…
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease characterized by progressive joint damage. Early diagnosis of this disease is crucial to prevent disability. The traditional interpretation of X-ray images in RA still depends heavily on radiologists, whose availability is limited in many regions across the world. Modern advances in large language models (LLMs) offer potential support for radiological assessments. The aim of this study is to compare the diagnostic capabilities of artificial intelligence (AI) platforms — GPT-5 Thinking, Gemini, and DeepSeek — in identifying radiological …
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.
BACKGROUND: Large language model (LLM) agents capable of generating and executing statistical code from natural language may broaden access to clinical data analysis, yet which pipeline stages they perform reliably and which require expert oversight remain poorly defined.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the performance and systematic failure modes of an LLM agent across 5 stages of a clinical data analysis workflow.
METHODS: The publicly available dataset and R script (R Foundation for Statistical Computing) were drawn from a previously published study of 12-year outcomes in 7802 pat
СтатьяОценочное 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.
PURPOSE: To evaluate whether a cornea-specialized large language model (LLM) enhanced with retrieval-augmented generation (RAG) improves clinicians' diagnostic and management accuracy in complex corneal cases compared to a general-purpose GPT-4o model and unaided clinician performance.
METHODS: This prospective, randomized, masked evaluation study involved three cornea trainees who each independently reviewed 39 real-world corneal cases under three experimental conditions: unaided, GPT-4o-assisted, and assisted by a cornea-specialized GPT-4o model. The cornea-specialized model was constructed
СтатьяРандомизированное 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.
Introduction Understanding the three-dimensional (3D) geometric relationship between extraocular muscles and the globe is essential for strabismus management. Conventional educational tools are static, and existing 3D biomechanical software requires highly specialized skills, making routine clinical use difficult. Furthermore, image-generating artificial intelligence (AI) frequently produces anatomically incorrect outputs (hallucinations). This study aimed to develop a structurally coherent, interactive 3D eye movement schematic as a proof-of-concept, using the coding capabilities of a large 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: Large language models (LLMs) may assist radiologists in interpreting brain tumor MRI. We compared the diagnostic accuracy of ChatGPT-4o and Claude 3.5 Sonnet with that of board-certified radiologists and trainees, and evaluated whether LLM assistance could enhance diagnostic performance. Methods: A total of 127 histologically confirmed brain tumor cases were included. Two LLMs analyzed representative MRI images together with structured radiologic reports, whereas two board-certified radiologists and three trainees reviewed representative images with basic demographic information on…
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: Radiology and pathology reports are important in breast surgical oncology planning, but are often unstructured and variable, requiring time-intensive previsit review and preparation. Here we evaluate the accuracy, completeness, and safety of retrieval-augmented large language model (LLM)-generated structured preconsult summaries compared with clinical staff-authored summaries.
METHODS: In this single-institution retrospective validation study, 200 randomly sampled new breast surgical oncology consultations were included. LLM summaries were generated and compared with human summaries
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: Despite significant advances in AI-driven medical diagnostics, the integration of large language models (LLMs) into psychiatric practice presents unique challenges. While LLMs demonstrate high accuracy in controlled settings, their performance in collaborative clinical environments remains unclear. This study examined whether LLMs exhibit conformity behavior under social pressure across different diagnostic certainty levels, with a particular focus on psychiatric assessment.
METHODS: Using an adapted Asch paradigm, we conducted a controlled trial examining GPT-4o's performance acr…
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: This study aims to evaluate various large language models (LLMs) for their effectiveness in answering Japan Radiology Board Examination (JRBE).
MATERIALS AND METHODS: A total of 315 examination questions from 2021 to 2023 JRBE were administered to 14 LLMs, comprising 7 open-source and 7 closed-source models. Each model processed the questions in their original Japanese language and after translating them into English by LLMs themselves. Performance metrics, including median scores, interquartile ranges (IQR), P -values, and correlation coefficients, were analyzed using Python.
RE…
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 Large language models (LLMs) use a parameter known as temperature to control the stochasticity of output sampling during text outputs, which may have implications for clinical diagnostic tasks. In this study, we aimed to determine the impact of the temperature parameter on GPT-4o's diagnostic accuracy when evaluating emergency medicine cases and assess the effect on diagnostic divergence across iterations. Methodology We conducted a simulation-based diagnostic accuracy study using four challenging emergency medicine cases adapted from the Foundations of Emergency Medicine curriculum…
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: Increasing public acceptance of medical large language models will be beneficial for further leveraging their potential in reducing medical costs and improving efficiency. The objective of our research is to figure out the acceptance of healthcare services based on large language models in China, and to determine the demographic characteristics and related cognitive factors associated with it.
METHODS: This cross-sectional study was conducted in 31 provinces in mainland China through an online survey using the China network questionnaire platform (Wen Juan Xing). The data was coll…
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.
The deployment of Large Language Models (LLMs) has been constrained by their substantial hardware requirements and associated costs. Quantization techniques have emerged as a promising solution to address these challenges. Recently, BitNet [Wang et al., 2023] proposed to use ternary values (+1, 0, -1) for weight quantization showing particular promise in eliminating multiplication operations, further significantly reducing the latency and energy consumption. However, BitNet's requirement for training models from scratch limits its scalability to models larger than 3 billion parameters. This pa…
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: Generative artificial intelligence (GAI) is transforming health care in a variety of ways; however, the present utility of GAI for supporting clinicians who treat rare disease such as primary immune disorders (PIs) is not well studied. We evaluated the ability of 6 state-of-the-art large language models (LLMs) for providing clinical guidance about PIs.
OBJECTIVE: To quantitatively and qualitatively measure the utility of current, open-source LLMs for diagnosing and providing helpful clinical decision support about PIs.
METHODS: Five expert clinical immunologists each provided 5 r…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Management of anorectal cancers requires a multidisciplinary team approach. Recently, large language models have been suggested as potential tools for various applications in health care.
OBJECTIVE: Assess suggested management recommendations provided by a generative artificial intelligence chatbot with those of a colorectal cancer multidisciplinary team to evaluate applicability in clinical settings.
DESIGN: Comparative pilot study where management recommendations from a generative artificial intelligence chatbot for patients with anal or colorectal cancers were compared against…
СтатьяСравнительное исследованиеVideo-Audio MediaПоиск 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: Since its introduction in November 2022, the artificial intelligence large language model ChatGPT has taken the world by storm. Among other applications it can be used by patients as a source of information on diseases and their treatments. However, little is known about the quality of the sarcoma-related information ChatGPT provides. We therefore aimed at analyzing how sarcoma experts evaluate the quality of ChatGPT's responses on sarcoma-related inquiries and assess the bot's answers in specific evaluation metrics.
METHODS: The ChatGPT responses to a sample of 25 sarcoma-relat
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.
We study the emergence of agency from scratch by using Large Language Model (LLM)-based agents. In previous studies of LLM-based agents, each agent's characteristics, including personality and memory, have traditionally been predefined. We focused on how individuality, such as behavior, personality, and memory, can be differentiated from an undifferentiated state. The present LLM agents engage in cooperative communication within a group simulation, exchanging context-based messages in natural language. By analyzing this multi-agent simulation, we report valuable new insights into how social no
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