OBJECTIVES: This study aims to evaluate the utility of large language models (LLMs) in healthcare, focusing on their applications in enhancing patient care through improved diagnostic, decision-making processes, and as ancillary tools for healthcare professionals.
MATERIALS AND METHODS: We evaluated ChatGPT, GPT-4, and LLaMA in identifying patients with specific diseases using gold-labeled Electronic Health Records (EHRs) from the MIMIC-III database, covering three prevalent diseases-Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), Chronic Kidney Disease (CKD)-along with the rare condition, Prim…
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.
Traditional Chinese medicine (TCM) prescriptions are a basic component of TCM treatment, developed by assessing patient symptoms and prescribing a mix of herbs. Accurate prescription generation is critical for enhancing treatment outcomes and maintaining patient safety. However, conventional methods based on Large Language Models (LLMs) focus mainly on symptom information, neglecting other TCM diagnostic expertise, such as tongue and pulse diagnosis, and are prone to hallucination, which is unacceptable in medical applications. To address these challenges, the paper proposes an effective presc…
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: Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools with significant potential for quickly accessing information in the nutrition and health, as in many fields. Retrieval-augmented generation (RAG) has been included among artificial intelligence (AI) powered chatbot structures as a framework developed to increase the accuracy and ability of LLMs. This study aimed to evaluate the accuracy of LLMs (Generative Pre-trained Transformer 4, Gemini, and Llama) and RAG in determining dietary principles in chronic kidney disease.
DESIGN AND METHODS: The nutrition guideline published …
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 have shown remarkable efficacy in various medical research and clinical applications. However, their skills in medical image recognition and subsequent report generation or question answering (QA) remain limited.
OBJECTIVE: We aim to finetune a multimodal, transformer-based model for generating medical reports from slit lamp images and develop a QA system using Llama2. We term this entire process slit lamp-GPT.
METHODS: Our research used a dataset of 25,051 slit lamp images from 3409 participants, paired with their corresponding physician-created medical rep…
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Autobiographical reasoning (AR) involves drawing self-relevant meaning from personal experiences. It is central to narrative identity research, but manual coding requires substantial time and trained coders. Large language models (LLMs) have shown promise for automating other narrative coding tasks, but their capacity for meaning-making judgments that may depend on implicit event-self connections remains untested. We collected autobiographical narratives from 437 Chinese high school students and evaluated three LLMs (GPT-4o, DeepSeek-V3, Qwen-Max) across four prompting strategies (zero-shot, c…
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/Objectives: Artificial intelligence (AI) is entering interventional pulmonology (IP) faster than its potential risks have been systematically catalogued. We explored whether general-purpose large language models (LLMs), now widely consulted informally by patients and clinicians, could provide a rapid and structured means of enumerating and ranking candidate AI-related risks in IP, potentially contributing to risk awareness and hypothesis generation. Methods: Five LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek) were each queried once, in independent, memory-free sessions, with one sta…
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.
BackgroundAI-based chatbots are increasingly used for health information, while cross-linguistic studies suggest that response performance may vary by language. Given the high prevalence of carpal tunnel syndrome (CTS), this study evaluated the reliability, quality, patient education suitability, and readability of AI-generated responses to CTS questions in English and Turkish.Materials and methodsSeventeen patient-centered CTS questions were directed to ChatGPT® (GPT-5 Mini), Gemini® 3 Flash, and Claude® 4.5 Sonnet, using zero-shot prompting across 102 independent sessions in English and Turk
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.
Triage of rheumatology outpatient referrals is a high-volume administrative task that consumes senior specialist time without advancing patient care. The human triage system is only moderately accurate and reproducible. We assessed whether contemporary large language models (LLMs) are able to perform well enough to support automating this task in practice. In addition, the effects of different prompting techniques on triage accuracy and cost was assessed to help identify the optimal approach. Twenty referral scenarios spanning the urgency spectrum were created by a certified Australian rheumat…
СтатьяСравнительное исследованиеОценочное 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.
This study compared the diagnostic accuracy, initial test selection, and initial treatment choices of three current-generation Large Language Models (LLMs) with those of two infectious disease specialists in managing infectious complications in patients with immunosuppressed rheumatic disease. This cross-sectional comparative study utilized 100 standardized Turkish-language clinical vignettes, developed by an expert committee, encompassing ten infection categories: viral, bone/joint, respiratory, central nervous system, gastrointestinal, genitourinary, skin and soft tissue, rare diseases, vacc…
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.
BACKGROUND: General-purpose large language models (LLMs) are increasingly used for health and nutrition information. We evaluated the quality and practical limitations of LLM-generated sports nutrition advice for a standardized recreational female marathon runner, focusing on numerical recommendations, safety boundaries, and female-specific considerations.
METHODS: We conducted a time-stamped cross-sectional descriptive audit of five LLM configurations using 15 consumer-style prompts covering pre-race nutrition, in-race fueling and hydration, unexpected race situations, supplements, and femal…
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.
PURPOSE: To evaluate the accuracy of five large language models (LLMs) on a set of infectious diseases (ID) case-based multiple-choice questions and to compare their performance with that of practising ID physicians.
METHODS: A cross-sectional, web-based comparative survey was conducted among ID physicians and residents across Turkey. Ten original case scenarios (30 five-option multiple-choice questions; stratified by difficulty) were validated by a five-expert Delphi consensus panel (two rounds) using IDSA guidelines and EUCAST 2024 breakpoints as the reference standard. The same questions w…
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.
The rapid integration of AI chatbots powered by large language models (LLMs) into daily life has been accompanied by reports of psychosis-like presentations following intensive human-AI interaction, a phenomenon we provisionally label AI-induced psychosis as a working construct rather than a validated clinical entity. This hypothesis-generating narrative review synthesizes case reports from media accounts, court documents, and a recently published case compilation, together with theoretical frameworks from clinical psychiatry, cognitive science, and human-computer interaction, to propose a con…
СтатьяОбзорПолный 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 are increasingly used as supportive tools in medical education; however, their reliability in anatomically based clinical reasoning remains insufficiently defined. This study aimed to compare the accuracy, depth, and clinical applicability of model-generated responses to thoracic anatomy–based clinical scenarios and to assess inter-rater reliability among expert anatomists. METHODS: This exploratory comparative study evaluated four widely used models—ChatGPT-4o, DeepSeek-V2, Gemini, and Grok—using 20 open-ended thoracic anatomy questions derived from seven cli…
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.
BACKGROUND: This study aimed to evaluate the performance of contemporary Large Language Models (LLMs) on the clinical sciences component of the Turkish Dental Specialization Examination (DUS) by comparing their accuracy across disciplines, examination years, and question types.
METHODS: The source dataset contained 1,040 scheduled clinical-science questions from the official DUS examinations (2012/1-2021). Thirteen officially cancelled items were excluded, leaving 1,027 evaluable questions across eight disciplines (871 MCQs, 119 CMCQs, and 37 IBMCQs). The same questions were submitted once to…
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: Unstructured clinical text remains a major barrier to interoperable data reuse and large-scale secondary analysis in health care. Large language models (LLMs) have the potential to automate the extraction of structured clinical information; however, their application is limited by the scarcity of high-quality annotated training data.
OBJECTIVE: To address these limitations, this study aims to develop and validate a scalable, privacy-preserving framework that uses synthetic data generated from structured Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) to fine-tune open-source LLM…
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: The Confucian principle of "teaching students in accordance with their aptitude" remains challenging to implement at scale in Traditional Chinese Medicine (TCM) education. We developed an Intelligent TCM Tutoring System integrating a large language model (LLM) with a domain-specific knowledge graph (KG) derived from the Golden Mirror of Medicine and evaluated its system performance and short-term educational outcomes.
METHODS: System outputs were rated by five TCM teachers. In a three-group pedagogical experiment, 125 student volunteers were randomly allocated to self-directed 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.
Interest in large language models (LLMs) as a tool for meta-analyses and systematic reviews (MA/SRs) is growing. We prospectively developed 515 unique prompts by predefined screening-related categories and tested with open-access LLMs (Llama, Mistral) against four gold-standard MA/SRs from different medical fields published after the LLMs' training cut-offs, using a Python-based pipeline. Heterogeneity between prompts was quantified, and hypothetical workload/cost reduction with top-performing prompts calculated. Across 12,360 pipeline runs, LLMs versus MA/SRs reached average recall/sensitivit…
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.
MedElevator
Войти в исследования