BACKGROUND: Pediatric urolithiasis is an increasingly important health concern, and affected children and their families require information that is both accurate and easily understandable. Artificial intelligence (AI)-powered chatbots have become widely used sources of health information; however, the readability, quality, and reliability of their outputs remain insufficiently evaluated. This study aimed to assess the effectiveness and reliability of AI chatbots in providing patient-oriented information on pediatric kidney stone disease and to identify factors influencing the quality and read
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.
Maternal and newborn mortality remain stubbornly high in low-resource settings, driven by limited access to timely, personalized and emotionally supportive care during pregnancy. Large language models/generative pre-trained transformer (LLM/GPTs), particularly GPT-driven conversational agents, have emerged as scalable, versatile digital health tools capable of delivering evidence-based information, mental health support and risk stratification for complications such as preeclampsia, gestational diabetes and preterm birth. This systematic review aimed to synthesize global evidence on the design…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aims to compare the performance of three frontier large language models on an Fellowship of the Royal College of Radiologists (FRCR) Part 1-style examination comprising physics and image-based anatomy modules.
MATERIALS AND METHODS: GPT-5.4 Thinking, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4.6 were evaluated using a custom FRCR Part 1-style examination. The physics module included 40 true/false questions comprising 200 independently scored statements, while the anatomy module included 100 image-based questions scored on a 0-2 scale. Both modules were structured ac…
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: Clinical practice guidelines play a pivotal role in the management of complex and chronic conditions such as osteoarthritis (OA). However, the systematic evaluation of large language models (LLMs) against established guidelines-particularly in the context of knee and hip OA-remains limited. This study aimed to compare the responses generated by multiple LLMs to open-ended questions derived from the 2023 European League Against Rheumatism (EULAR) recommendations.
METHODS: This study transformed eight recommendations from the 2023 EULAR guideline on non-pharmacological management of…
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: Multimodal large language models (MLLMs) have emerging potential for interpreting medical images and text, but their performance in orthopedic imaging tasks and the influence of prompt configuration remain insufficiently studied.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the performance of commercial and open-source MLLMs for diagnosing and staging osteonecrosis of the femoral head (ONFH) and to assess how different prompt configurations affect model performance.
METHODS: This single-center retrospective diagnostic accuracy study included 159 radiograph patients contributing 318 hi…
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.
The Beatles' cultural influence reaches well beyond music into television, fashion, and global media. As we show, it reaches into scientific publishing too. This study documents how often Beatles song titles and lyrics appear in academic article titles, identifying 2,237 exact references and 963 instances of creative wordplay in data from Scopus. Working from a curated list of Beatles songs and lyrics, we combine automated title queries with large-language-model screening, followed by manual verification, to detect both exact references and wordplay. To our knowledge, this is the first study t
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: Studies have shown that large language models (LLMs) are promising in therapeutic decision-making, with findings comparable to those of medical experts, but these studies used highly curated patient data.
OBJECTIVE: This study aimed to determine if LLMs can make guideline-concordant treatment decisions based on patient data as typically present in clinical practice (lengthy, unstructured medical text).
METHODS: We conducted a retrospective study of 80 patients with severe aortic stenosis who were scheduled for either surgical (SAVR; n=24) or transcatheter aortic valve replacement…
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.
ObjectiveThis study aimed to evaluate the performance of large language models (LLMs) in answering questions from the American Board of Surgery In-Training Examination (ABSITE).MethodsMultiple choice ABSITE Quiz was entered into the most popular LLMs as prompts. ChatGPT-4 (OpenAI), Copilot (Microsoft), and Gemini (Google) were used in the study. The research comprised 170 questions from 2017 to 2022, which were divided into four subgroups: Definitions, Biochemistry/Pharmaceutical, Case Scenario, and Treatment & Surgical Procedures. All questions were queried in LLMs, between October 1, 2024, a…
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) have emerged as promising tools for addressing global disparities in mental health care. However, cloud-based proprietary models raise concerns about data privacy and limited adaptability to local health care systems. In contrast, open-source LLMs offer several advantages, including enhanced data security, the ability to operate offline in resource-limited settings, and greater adaptability to non-English clinical environments. Nevertheless, their performance in psychiatric applications involving non-English language inputs remains largely unexplored.
…
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: Ocular myasthenia gravis (OMG) is a neuromuscular disorder primarily affecting the extraocular muscles, leading to ptosis and diplopia. Effective patient education is crucial for disease management; however, in China, limited health care resources often restrict patients' access to personalized medical guidance. Large language models (LLMs) have emerged as potential tools to bridge this gap by providing instant, AI-driven health information. However, their accuracy and readability in educating patients with OMG remain uncertain.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to systemat…
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.
Risky alcohol consumption is a major public health concern, yet significant barriers exist to effective screening. The present study examines the potential of Large Language Models (LLMs) to infer risky alcohol use from social media text. The unobtrusive nature of this approach could provide a more scalable way to assess alcohol risk in large populations. To this aim, we analyzed Facebook status updates from 208 adults from Italy (mean age = 26.8, 70.7 % female) who also completed the Alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption (AUDIT-C), a brief validated self-report measure of risk…
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.
Large language models (LLMs) can improve text analysis efficiency in healthcare. This study explores the application of LLMs to analyze patient perspectives within the exception from informed consent (EFIC) process, which waives consent in emergency research. Our objective is to assess whether LLMs can analyze patient perspectives in EFIC interviews with performance comparable to human reviewers. We analyzed 102 EFIC community interviews from 9 sites, each with 46 questions, as part of the Pediatric Dose Optimization for Seizures in Emergency Medical Services study. We evaluated 5 LLMs, includ…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to assess the current multimodal capabilities of leading multimodal large language models (MLLMs) using a 2024 radiology board examination, evaluate their proficiency in utilizing medical image content, compare their performance against human examinees, and consider their cost-effectiveness.
MATERIAL AND METHODS: Six contemporary MLLMs (GPT-4.1, o3, Claude 3.7 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet-thinking, Gemini 2.5 Pro Preview, and Gemini 2.5 Flash Preview-thinking) were evaluated using the 100 multiple-choice questions (96 image-based) from the 2024 official…
СтатьяСравнительное 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.
RESEARCH QUESTION: Is the quality, relevance and empathy of the answers provided by large language models (LLMs) in response to the most frequently asked patient questions in reproductive medicine comparable to those provided by human specialists?
DESIGN: This monocentric, double blind, prospective study involved two clinicians and two embryologists who answered 13 frequently asked questions in their respective field. The same questions were asked to a free online LLM, with the same constraint of text length as practitioners. All answers were blindly evaluated by four assessors (two gynaecolo…
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.
There is a growing importance for patients to easily access information regarding their medical conditions to improve their understanding and participation in health care decisions. Artificial Intelligence (AI) has proven as a fast, efficient, and effective tool in educating patients regarding their health care conditions. The aim of the study is to compare the responses provided by AI tools, ChatGPT and Google Gemini, to assess for conciseness and understandability of information provided for the medical conditions Deep vein thrombosis, decubitus ulcers, and hemorrhoids. A cross-sectional ori
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.
OBJECTIVES: This study compared the readability of patient education materials from the Turkish Ophthalmological Association (TOA) retinopathy of prematurity (ROP) guidelines with those generated by large language models (LLMs). The ability of GPT-4.0, GPT-4o mini, and Gemini to produce patient education materials was evaluated in terms of accuracy and comprehensiveness.
MATERIALS AND METHODS: Thirty questions from the TOA ROP guidelines were posed to GPT-4.0, GPT-4o mini, and Gemini. Their responses were then reformulated using the prompts "Can you revise this text to be understandable at 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.
Outpatient clinical notes are a rich source of information regarding drug safety. However, data in these notes are currently underutilized for pharmacovigilance due to methodological limitations in text mining. Large language models (LLMs) like Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) have shown progress in a range of natural language processing tasks but have not yet been evaluated on adverse event (AE) detection. We adapted a new clinical LLM, University of California - San Francisco (UCSF)-BERT, to identify serious AEs (SAEs) occurring after treatment with a non-steroi…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
Water acts as a critical medium for the emergence and spread of antibiotic resistance genes (ARGs), which pose threats to public health. Efficient removal of extracellular ARGs (eARGs, hereafter ARGs) by functional membranes is critical for water security, yet their physicochemical heterogeneity poses significant challenges for membrane design. Herein, this study reports a large language model-driven machine learning framework to guide rational design of membranes with high selectivity for ARG removal. A large language model-based workflow was established to automatically extract standardized
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: To compare ten large language models (LLMs) from seven AI companies, across free and paid tiers, on inhaler technique instruction accuracy for ten devices, benchmarked against GINA 2025 and GOLD 2026 strategy reports.
METHODS: In a cross-sectional, blinded evaluation, ten LLMs (ChatGPT Free/Plus, Claude Free/Pro, Gemini, Google AI Pro, DeepSeek, Microsoft Copilot, Perplexity AI, Meta AI) were queried between 10-17 March 2026 via each vendor's official web interface. Fifty standardised prompts (10 devices × 5 question types) were submitted in triplicate on different days, yielding 1…
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: To evaluate whether a context-specific large language model, OpenEvidence, can generate gastroenterology/hepatology eConsult responses for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), while characterizing the frequency and potential severity of errors.
PATIENTS AND METHODS: In this retrospective cohort study at a tertiary academic medical center, 125 specialist electronic consultations (eConsults) for MASLD (from January 2020 to December 2024) were paired with OpenEvidence-generated eConsults produced using OpenEvidence and standardized prompts. Five blinded ph
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.
MedElevator
Войти в исследования