INTRODUCTION: This study evaluates how different prompting strategies affect the performance of three advanced large language models (LLMs) (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, and Llama 3 70b) when answering questions about biliary tract cancer (BTC). We used European Society for Medical Oncology (ESMO) guidelines as our reference standard. The study aimed to assess their accuracy, conciseness, evidence quality, and rates of hallucinations.
METHODS: We conducted a cross-sectional analysis using 40 clinical questions derived from the ESMO BTC guidelines. We tested three prompting strategies: no prompt…
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/Objectives: Suboptimal dietary patterns are among the leading modifiable contributors to global morbidity and mortality, particularly in cardiovascular disease, type 2 diabetes mellitus (T2DM), obesity, metabolic syndrome, and hypertension. Digital nutrition platforms have emerged to improve adherence to evidence-based dietary strategies; however, many systems lack structured optimization, processing-aware nutrient profiling, and explainable artificial intelligence (AI) mechanisms. The integration of large language models (LLMs) into digital health introduces conversational personal…
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: Food protein-induced enterocolitis syndrome (FPIES) is a non-IgE-mediated food allergy with many unanswered clinical and research questions. Existing educational resources, patient-facing education materials, and guidelines may not fully reflect families' information needs. Digital data and artificial intelligence (AI) offer new ways to identify public concerns in rare diseases.
OBJECTIVE: We developed a framework utilizing online search data and AI-assisted analysis to generate data-informed questions for future patient advice guidance and educational resource development in FPIE
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: Digital therapeutics (DTx) are evidence-based software interventions with the potential to treat health conditions. However, uptake remains limited by low public awareness and overly complex patient education materials that exceed recommended readability levels. Large language models (LLMs) may simplify such content; however, their effects on users' understanding have not been empirically demonstrated.
OBJECTIVE: This study aimed to examine whether LLM-based simplification of DTx explanatory materials enhances perceived understanding and subjective evaluations of readability, clar…
СтатьяРандомизированное 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.
BACKGROUND: The global nursing shortage, exacerbated by heavy workloads and high turnover rates associated with the COVID-19 pandemic, continues to undermine care quality and nurse well-being. Although digital health technologies have enhanced coordination, improved communication, and reduced clinical errors in nursing practice, they have also increased nurses' documentation burden. Advances in large language models (LLMs) and other generative artificial intelligence (GenAI) tools facilitate the generation of accurate reports from electronic medical records (EMRs), thereby streamlining documen…
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: Title and abstract screening is a labor-intensive stage of systematic reviews. Large language models (LLMs) can automate this process, but performance depends heavily on prompt design and model selection, which is typically manual and time-consuming. Our objective was to evaluate whether automated, reflection-driven prompt optimization improves LLM performance during title and abstract screening.
RESEARCH DESIGN AND METHODS: REFLECTIVE-TIAB uses the GEPA reflective prompt optimizer to improve prompts under an asymmetric loss penalizing false negatives. Nine LLMs screened 8,520 de-…
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: Continuous glucose monitoring (CGM) is central to diabetes care, but explaining CGM patterns consistently and empathetically remains time-intensive in clinical practice. Large language model (LLM)-based systems may support patient-facing interpretation of CGM data, but evidence remains limited for retrieval-grounded tools evaluated against clinician-authored responses in counseling scenarios. The system was intended for CGM interpretation and communication support rather than autonomous therapeutic decision-making.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether a retrieval-ground
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) are increasingly used by patients and caregivers to obtain medical information. In pediatric acute bacterial arthritis, non-guideline-concordant information may be clinically important because timely diagnosis and management are essential. This study evaluated the concordance of LLM-generated responses to parent-oriented reformulations of Pediatric Infectious Diseases Society/Infectious Diseases Society of America (PIDS/IDSA) guideline recommendations.
METHODS: In this exploratory cross-sectional benchmarking study, 27 PIDS/IDSA guideline-derived recom…
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/AIMS: : Gut directed hypnotherapy can assist with irritable bowel syndrome, but access remains limited. This feasibility study conducted an exploratory comparison of 4 large language models (LLMs) to evaluate the readability and information quality of model generated responses to common patient questions about pre- hypnotherapy support.
METHODS: : Four LLMs (ChatGPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini, and DeepSeek-R1) were queried using a pre-specified set of 14 standardized patient-oriented prompts. Responses were assessed for readability using validated indices (FKGL, FRES, and CLI) a…
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: Peer-reviewed medical literature consistently violates established health literacy readability targets, creating a gap that effectively excludes patients and caregivers from accessing evidence-based information.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether a large language model (LLM) can generate plain-language summaries of pediatric strabismus literature while preserving clinical fidelity and meeting established health literacy readability targets.
METHODS: This cross-sectional study analyzed 85 open access, peer-reviewed pediatric strabismus articles published between 2022
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.
BACKGROUND: Vitiligo is a common depigmenting disorder frequently misdiagnosed due to its visual similarity to other hypopigmentary conditions. While artificial intelligence (AI) has shown promise in dermatological image analysis, most models lack interpretability and fail to provide actionable clinical recommendations.
OBJECTIVE: To develop and validate an AI-assisted diagnostic system that integrates a large language model (LLM) for differentiating vitiligo from ten other hypopigmentary disorders, while providing interpretable characteristics and structured clinical reports.
METHODS: We re
СтатьяМногоцентровое 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.
Objective: To evaluate the feasibility and limitations of using a large language model to assist in the interpretation of bibliometric findi … ot be directly interpreted as international leadership or a lack of research activity. Conclusions: Large language models can assist in interpreting global bibliometric findings and improve the efficiency of identifying research hotspots and outlining developmental trajectories; however, they cannot replace domain experts. Interpretations of emerging research direction …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Search-enabled large language model interfaces are increasingly used by the public for health information, but their performance in mpox-related public health consultation remains unclear. This study evaluated their safety, accuracy, empathy, reliability/information quality, and readability.
METHODS: We conducted a single-query comparative cross-sectional evaluation using 52 predefined mpox-related public consultation questions. Each question was submitted once to each of six search-enabled LLM interfaces, yielding 312 first responses. Responses were assessed against a guideline-b
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: Traditional cystoscopic biopsy-based methods for histological grading of bladder cancer (BC) are invasive, subject to sampling errors, and susceptible to interobserver variability among pathologists. To address these challenges, this study explores a large language model (LLM)-based noninvasive approach to BC grade prediction using long Chinese medical texts.
METHODS: We retrospectively collected admission records and computed tomography urography (CTU) descriptions from 642 patients pathologically diagnosed with BC. Each paired text was annotated as low grade or high grade accord
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: Large language models (LLMs) hold promise for supporting clinical tasks, particularly in data-driven and technical disciplines such as radiation oncology. While prior evaluation studies have focused on examination-style settings for evaluating LLMs, their performance in real-life clinical scenarios remains unclear. In the future, LLMs might be used as general AI assistants to answer questions arising in clinical practice. It is unclear how well a modern LLM, locally executed within the infrastructure of a hospital, would answer such questions compared with clinical experts.
OBJECT…
СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеНаблюдательное 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: Early detection of cognitive decline during the preclinical stage of Alzheimer's disease and related dementias (AD/ADRD) is crucial for timely intervention and treatment. Clinical notes in the electronic health record contain valuable information that can aid in the early identification of cognitive decline. In this study, we utilize advanced large clinical language models, fine-tuned on clinical notes, to improve the early detection of cognitive decline.
METHODS: We collected clinical notes from 2,166 patients spanning the 4 years preceding their initial mild cognitive impairment
СтатьяПрепринтПолный 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 model (LLM)-based chatbots have shown potential in providing health information and patient education. However, the reliability of these chatbots in offering medical advice for specific conditions like Achilles tendinopathy remains uncertain. Mixed outcomes in the field of orthopaedics highlight the need for further examination of these chatbots' reliability.
HYPOTHESIS: Three leading LLM-based chatbots can provide accurate and complete responses to inquiries related to Achilles tendinopathy.
STUDY DESIGN: Cross-sectional study.
METHODS: Eighteen questions derived
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.
The advent of social media has led to an increased concern over its potential to propagate hate speech and misinformation, which, in additio … e massive amount of social media posts to uncover the underlying hidden links. Machine learning and large language models such as ChatGPT make such an analysis possible. In this study, we collected thousands of posts from carefully selected communities on the social media site Reddit. We then utilized OpenAI's GPT3 to derive embeddings of these posts, which are high-di …
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.
ObjectivesThis study aims to evaluate the stylistic and structural equivalence of Artificial Intelligence (AI)-generated summaries, particularly those by Large Language Models (LLMs) like ChatGPT, compared to traditional human-generated case summaries in neuro-oncological board decisions. The primary goal is to explore the stylistic alignment between AI-generated and human-authored summaries from board meeting audio recordings.MethodsThe study compares 30 traditional human-generated case summaries with 30 AI-generated summaries based on board meeting audio recordings. Two expert raters, blinde…
Полный текст 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 evaluate the potential of two large language models (LLMs), GPT-4 (OpenAI) and PaLM2 (Google), in automating migraine literature analysis by conducting sentiment analysis of migraine medications in clinical trial abstracts.
BACKGROUND: Migraine affects over one billion individuals worldwide, significantly impacting their quality of life. A vast amount of scientific literature on novel migraine therapeutics continues to emerge, but an efficient method by which to perform ongoing analysis and integration of this information poses a challenge.
METHODS: "Sentiment analysis" is a da…
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