OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic performance of multiple large language models (LLMs) against expert consensus in determining surgical intervention needs for feline metacarpal and metatarsal fractures.
METHODS: In this retrospective study (December 2023 to February 2025), 73 clinical cases of feline metacarpal and metatarsal fractures were evaluated. Two board-certified veterinary orthopedic surgeons established a reference standard for surgical versus conservative management. Five LLMs (ChatGPT, version 5.2 [OpenAI Inc]; Gemini, version 3 Pro [Alphabet Inc]; Grok, version 4.1 [SpaceXAI]…
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: MRI is used for staging head and neck cancer (HNC), but assigning T- and N-category criteria requires specialised expertise, and so many institutions offer only descriptive MRI reports. This study assessed potentials of commercial large language models (LLMs) to stage oral cavity cancer (OCC) using descriptive MRI reports and compared their accuracy with human experts.
MATERIALS AND METHODS: 104 eligible MRI reports were processed by five commercial LLMs (ChatGPT5.4, ChatGPT5.0, ChatGPT4.1, Gemini3.1 and DeepSeekV3.2). T- and N-categories, and overall stage were extracted from out…
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 feasibility study aimed to assess the potential of freely available large language models (LLMs) to support clinical decision-making in obstetrics.
METHODS: Five fictional obstetric patient cases, encompassing a range of clinical presentations (preeclampsia, fetal growth restriction, preterm premature rupture of membranes, vaginal bleeding, and abdominal trauma), were presented to three LLMs: Chat-GPT (OpenAI), Gemini (Google), and DeepSeek. The LLMs were tasked with evaluating the patient information, suggesting potential diagnoses, and outlining appropriate management strate…
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.
OBJECTIVE: To explore the performance of large language models (LLMs) in surgical decision-making for lumbar disc herniation (LDH), and to evaluate the impact of radiology report text and manually summarized clinical information on model decision outputs. METHODS: A total of 48 LDH cases from multiple centers were included. Four mainstream LLMs (GPT-5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek-R1, and Grok-4) were used to perform a binary classification task (surgical vs. conservative treatment). Two input scenarios were designed: Group A used radiology report text only, while Group B incorporated additional m…
СтатьяМногоцентровое 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.
STUDY DESIGN: Pilot cross-sectional validation study.
OBJECTIVES: To evaluate the accuracy of ChatGPT-5 in generating clinician- and patient-facing responses to the 5 AO Spine degenerative cervical myelopathy (DCM) guidelines.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Degenerative cervical myelopathy (DCM) is managed according to the AO Spine's treatment recommendations; however, these guidelines may be difficult for many patients to understand, who are increasingly seeking medical guidance from large language models like ChatGPT.
METHODS: This pilot study queried ChatGPT-5 7with clinical scenarios (seve…
Поиск 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 the performance of two large language models (LLMs) in extracting and assigning the American College of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System (ACR TI-RADS) categories from free-text thyroid ultrasound (US) reports. METHODS: This retrospective study included thyroid US reports from patients who underwent thyroid examinations. Three experienced US radiologists (with > 15 years of experience) and three general radiologists (with 4–5 years of experience) reviewed these free-text reports and assigned an ACR TI-RADS category based on the original US descriptions.…
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: The aim of this study was to assess the performance of various Large Language Models (LLMs) in addressing head and neck anatomy questions from the Dental Specialization Exam (DUS), conducted between 2012 and 2021.
METHODS: A total of 103 multiple-choice questions were selected from DUS examinations over a decade. These questions covered major topics: Musculoskeletal System, Nervous System and Sensory Organs, Dental Anatomy, and Veins, Arteries, Lymphatic System and the Glandular System. Eight of the LLMs Gemini 1.5, Gemini 2, Copilot, Deepseek, Claude, ChatGPT 4o, ChatGPT 4, and Chat…
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: Real-world data-based feasibility assessments enhance clinical trial design, but automating eligibility criteria conversion to d … red Query Language (SQL) queries and systematically evaluate hallucination patterns across multiple large language models (LLMs) to identify the optimal deployment strategies.
METHODS: Our system employs a three-stage preprocessing pipeline (segmentation, filtering, and simplification) achieving 58.2% token reduction while preserving clinical semantics. We compared GP …
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.
OBJECTIVE: To evaluate the responses of large language models (LLMs) to prenatal screening questions for fetal chromosomal anomalies in terms of scientific accuracy, guideline adherence, depth of response, and clarity, as well as their potential roles in patient education and health communication.
METHODS: Responses generated by ChatGPT-4o and Gemini Advanced 1.5 Pro to frequently asked questions (FAQs) on prenatal screening for fetal chromosomal anomalies were systematically compared. Expert reviewers assessed each reply using a Likert scale across four criteria: adherence to clinical guidel…
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.
The current study aimed to evaluate the quality, usefulness, and reliability of three large language models (LLMs)-ChatGPT-4, DeepSeek, and Gemini-in answering general questions about specific learning disorders (SLDs), specifically dyslexia and dyscalculia. For each learning disorder subtype, 15 questions were developed through expert review of social media, forums, and professional input. Responses from the LLMs were evaluated using the Global Quality Scale (GQS) and a seven-point Likert scale to assess usefulness and reliability. Statistical analyses were conducted to compare model performa…
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: Large language models (LLMs) such as ChatGPT, Google Gemini, and Microsoft Copilot are increasingly used by patients seeking medical information online. While these tools provide accessible and conversational explanations, their accuracy and safety in emotionally sensitive scenarios-such as an incidental cancer diagnosis-remain uncertain. Objective: To evaluate the quality, completeness, readability, and safety of responses generated by three state-of-the-art LLMs to common patient questions following the incidental discovery of a kidney tumor. Methods: A standardized use-case scen…
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: Artificial intelligence (AI) has become incredibly popular over the past several years, with large language models (LLMs) offering the possibility of revolutionizing the way healthcare information is shared with patients. However, to prevent the spread of misinformation, analyzing the accuracy of answers from these LLMs is essential. This study will aim to assess the accuracy of five freely accessible chatbots by specifically evaluating their responses to questions about patellofemoral instability (PFI). The secondary objective will be to compare the different chatbots, to distinguish…
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: The use of web-based search and social media can help identify epidemics, potentially earlier than clinical methods or even potentially identifying unreported outbreaks. Monitoring for eye-related epidemics, such as conjunctivitis outbreaks, can facilitate early public health intervention to reduce transmission and ocular comorbidities. However, monitoring social media content for conjunctivitis outbreaks is costly and laborious. Large language models (LLMs) could overcome these barriers by assessing the likelihood that real-world outbreaks are being described. However, public heal…
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 AND OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), is increasingly explored for clinical decision support and medical education. While general LLM proficiency on broad medical examinations has been demonstrated, their application of domain-specific knowledge in neurology remains underexplored. This study addresses that gap using multiple sclerosis (MS) as an exemplar, evaluating how LLM information access strategies affect accuracy in a specialized postgraduate curriculum and exploring possible roles of LLMs in neurology education.
METHODS: A c…
СтатьяКомментарийПоиск 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: Hospital call centers play a critical role in providing support and information to patients with cancer, making it crucial to ef … hey heavily depend on annotated datasets, which are labor-intensive and time-consuming to generate. Large language models (LLMs) like GPT-4, with their in-context learning capabilities, offer a promising alternative for classifying patient intent without requiring extensive retraining.
OBJECTIVE: This study evaluates the performance of GPT-4 in classifying the purpose …
СтатьяПоддержка 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.
Background: This study evaluates the ability of six popular chatbots; ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Gemini, Copilot, Chatsonic, and Perplexity, to provide reliable answers to questions concerning keratoconus. Methods: Chatbots responses were assessed using mDISCERN (range: 15-75) and Global Quality Score (GQS) (range: 1-5) metrics. Readability was evaluated using nine validated readability assessments. We also addressed the quality and accountability of websites from which the questions originated. Results: We analyzed 20 websites, 65% "Private practice or independent user" and 35% "Official patie
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 rapid expansion of urban air mobility calls for safe low-altitude corridor networks across complex urban airspace, where heterogeneous positioning uncertainties caused by navigation and communication errors elevate collision risk and constrain both route feasibility and network-wide connectivity. To address this issue, this study proposes a risk-informed network planning framework that integrates three-dimensional collision risk modeling with language-model-guided multi-agent learning for the construction of safe urban air corridor networks. Specifically, a three-dimensional collision risk
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.
Banking data centers generate heterogeneous IT operational streams from servers, network devices, edge nodes, and business terminals. Existing detectors are vulnerable to asynchronous sampling and unreliable channels, while separate root-cause and language-model modules cannot preserve an end-to-end evidence trail. This study presents a cloud-edge-end framework that couples sensor-quality-aware temporal encoding, topology- and chronology-constrained event-graph reasoning, and evidence-constrained language generation. At the edge, dynamic reliability scores suppress missing, noisy, delayed, dri
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: Endovascular treatment planning for intracranial aneurysms requires integrating vascular geometry, branch preservation, device feasibility, and patient-specific risk tolerance. Because multiple strategies may be clinically acceptable for the same anatomy, treatment selection reflects expert heuristics rather than a single deterministic solution. Whether multimodal large language models (LLMs) can reproduce such expert decision patterns from angiographic inputs remains incompletely characterized.
METHODS: In this retrospective single-center study, 59 patients with unruptured intrac…
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: Incomplete clinical details on magnetic resonance imaging (MRI) examination requests (MERs) can lead to suboptimal protocol selection. An institutional secure large language model (sLLM) with access to manually retrieved salient data from the electronic medical record (EMR) may improve request completeness and protocol accuracy across multiple MRI subspecialties.
OBJECTIVE: The objective of this study was to compare clinician MERs with sLLM-augmented MERs for information quality and to evaluate the protocoling accuracy of the sLLM versus board-certified radiologists across body, m
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.
MedElevator
Войти в исследования