The public release of large language models (LLMs) in late 2022 has fundamentally altered the landscape of scholarly medical publishing. LLMs now permeate every stage of the academic publishing pipeline, from manuscript drafting and peer review to editorial decision-making, with evidence suggesting that at least 13.5% of biomedical abstracts published in 2024 showed detectable LLM involvement. This rapid adoption has intersected with pre-existing structural vulnerabilities, including escalating article processing charges, publish-or-perish incentives, a chronic peer reviewer shortage, and inad…
СтатьяОбзорПоиск 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/PURPOSE: Large language models (LLMs) offer promising applications in dentistry, but their performance in specialized, image-rich contexts such as dental technology examinations remains uncertain. The purpose of this study was to evaluate the accuracy of three multimodal LLMs, ChatGPT-4o (4o), OpenAI o1 (o1), and Claude 3.5 Sonnet (Sonnet), when presented with questions from the Japanese National Examination for Dental Technicians.
MATERIALS AND METHODS: A total of 240 multiple-choice questions from 2022 to 2024 theory sections of the exam were used. Each question, including its ac…
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: With the increasing use of artificial intelligence in healthcare and sports science, large language models (LLMs) are being explored as tools for delivering personalized, evidence-based guidance to athletes.
OBJECTIVE: This study evaluated the capabilities of LLMs (ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard) to deliver evidence-based advice on sleep and jet lag for athletes.
METHODS: Conducted in two phases between January and June 2024, the study first identified ten frequently asked questions on these topics with input from experts and LLMs. In the second phase, 20 experts (mean a…
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: Prostate-specific antigen (PSA) testing remains the cornerstone of early prostate cancer detection. Society guidelines for prostate cancer screening via PSA testing serve to standardize patient care and are often used by trainees, junior staff, or generalist medical practitioners to guide medical decision-making. However, adherence to guidelines is a time-consuming and challenging task, and rates of inappropriate PSA testing are high. Retrieval-augmented generation (RAG) is a method to enhance the reliability of large language models (LLMs) by grounding responses in trusted externa…
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.
PURPOSE: Timely identification of comorbidities is critical in sleep medicine, where large language models (LLMs) like ChatGPT are currently emerging as transformative tools. Here, we investigate whether the novel LLM ChatGPT o1 preview can identify individual health risks or potentially existing comorbidities from the medical data of fictitious sleep medicine patients.
METHODS: We conducted a simulation-based study using 30 fictitious patients, designed to represent realistic variations in demographic and clinical parameters commonly seen in sleep medicine. Each profile included personal dat…
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: Chronic low back pain (CLBP) is a global health problem that seriously affects the quality of life among patients. The etiology of CLBP is complex, with non-specific symptoms and considerable heterogeneity, which poses a great challenge for diagnosis. In addition, the uncertain treatment responses as well as the potential influence of psychological and social factors further increase the difficulty of personalized decision-making in clinical practice.
METHODS: This study proposed an innovative support framework on clinical decision, which combined large language models (LLMs) wi…
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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2024eng
PURPOSE: This study evaluates the efficacy of two advanced Large Language Models (LLMs), OpenAI's ChatGPT 4 and Google's Gemini Advanced, in providing treatment recommendations for head and neck oncology cases. The aim is to assess their utility in supporting multidisciplinary oncological evaluations and decision-making processes.
METHODS: This comparative analysis examined the responses of ChatGPT 4 and Gemini Advanced to five hypothetical cases of head and neck cancer, each representing a different anatomical subsite. The responses were evaluated against the latest National Comprehensive Ca…
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: Large language models (LLMs) are generative artificial intelligence that have ignited much interest and discussion about their utility in clinical and research settings. Despite this interest there is sparse analysis of their use in qualitative thematic analysis comparing their current ability to that of human coding and analysis. In addition, there has been no published analysis of their use in real-world, protected health information.
OBJECTIVE: Here we fill that gap in the literature by comparing an LLM to standard human thematic analysis in real-world, semi-structured intervie…
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: Large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing with their ability to generate human-like text through extensive training on large data sets. These models, including Generative Pre-trained Transformers (GPT)-3.5 (OpenAI), GPT-4 (OpenAI), and Bard (Google LLC), find applications beyond natural language processing, attracting interest from academia and industry. Students are actively leveraging LLMs to enhance learning experiences and prepare for high-stakes exams, such as the National Eligibility cum Entrance Test (NEET) in India.
OBJECTIVE: This compar…
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: Patients increasingly use large language models (LLMs) to seek medical information, but their performance in answering diabetic retinopathy (DR) questions remains insufficiently characterized.
OBJECTIVE: To evaluate the safety, accuracy, patient-centered communication, information quality, transparency, and readability of diabetic retinopathy information generated by widely accessible large language models.
METHODS: Fifty standardized DR patient questions were submitted to ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Doubao, Copilot, and Perplexity. Responses were independently evaluated by five r…
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.
Frontier large language models (LLMs) and diffusion models can generate realistic chest radiographs, raising concerns for dataset integrity when provenance metadata are absent. We compared authenticity judgments by two radiologists, two nonradiologist physicians, and three frontier LLMs (GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash, Claude Opus 4.8) on 160 posteroanterior radiographs: 40 real NIH ChestX-ray14 images and 120 synthetic images generated from text by three pipelines. Each evaluator judged every image once; the LLM evaluation was repeated twice 3 months later. Balanced accuracy was the primary metric…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To evaluate the performance of four large language models (LLMs) for automated feature extraction and clear cell likelihood score version 2.0 (ccLS v2.0) assignment from free-text reports using a multi-step prompting strategy.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective multicenter study included 1,048 magnetic resonance imaging (MRI) reports of renal masses from three institutions (2020-2026). Four LLMs (DeepSeek-V3.2, Qwen 3.5, GPT-5.3, and Gemini 3.0) were evaluated for automated ccLS v2.0 assignment through a three-stage prompting workflow: (1) feature extraction, …
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: Mental disorders are a growing global health burden, yet healthcare resources remain scarce. Large language models (LLMs) may support public mental health information seeking, but their information quality, readability, and empathy in psychiatric contexts require validation.
METHOD: We developed a test bank of 48 public mental health questions from literature, Google Trends (2004-2025), and clinical consultations. Eight LLM chatbots were compared for information quality, source transparency, readability, and empathy using established rating instruments, readability indices, and ps…
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Radiology reports contain critical information for monitoring patients' clinical progress and evaluating treatment outcomes. Sequential radiological images are particularly valuable, providing not only current findings but also comparative assessments against previous reports. Automatically detecting temporal changes between free-text reports remains a significant challenge in Natural Language Processing.
METHODS: This study evaluated the performance of Large Language Models in detecting temporal novelty using the LUNGUAGE dataset, which contains sequential chest radiography repor…
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 Large language models (LLMs) have demonstrated promising performance on standardized medical examinations, yet systematic comparisons of contemporary multimodal and text-only models on radiology-specific assessments remain limited. Updated and newly released LLMs, including Grok 4.1 (xAI, San Francisco, USA), Bing Copilot GPT-5 (Microsoft, Redmond, USA), DeepSeek V3.2 (DeepSeek AI, Beijing, China), and OpenEvidence (Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden), have not been evaluated on the American College of Radiology Diagnostic Imaging In-Training (ACR DXIT) examinat…
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.
This study explores whether Large Language Models (LLMs) can analyze brief trauma narratives in ways that align with self-reported trauma-related symptoms and probable Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) based on a recommended cut-off. We investigate Gemini 1.5 Pro and GPT-4o's ability to score 1000 trauma narratives for severity of PTSD symptoms comparing various prompting strategies. Prompts ranged from basic instructions requesting a binary or graded (5-point) inference based solely on the narrative, to more complex prompts incorporating demographic information (age, gender), time since t…
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: Multidisciplinary tumor boards (MDTs) constitute the foundation of modern tumor therapy. Large language models (LLMs) are widely discussed for optimizing their recommendations.
OBJECTIVE: This is the first prospective feasibility study evaluating the implementation of locally run LLMs on real-world cases within a regular head and neck MDT.
METHODS: Seventeen patients participated in the study. The MDT cases were processed by 2 different local LLMs (gemma-3-12b and gpt-oss-20b) to obtain treatment recommendations. The MDT conferred as usual. After the decision was made, the MDT wa…
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.
OBJECTIVE: Large language models (LLMs) that can process both images and text are increasingly being used in radiology. This study aimed to evaluate the performance of LLMs including GPT-4 Omni (GPT-4o), Claude-3.5-Sonnet (Claude), and Gemini 1.5 Pro (Gemini) in differentiating benign and malignant nodules in liver US cases and compare it with that of human readers.
METHODS: Four hundred liver US cases with pathologically confirmed liver nodules visible on B-mode US from January 2020 to November 2024 were randomly selected in this retrospective study. They were divided into a development set …
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