The application of immunotherapy in patients with brain metastasis (BM) has increased rapidly in recent years, which led to a diagnostic dilemma between pseudoprogression and true progression in the post-treatment evaluation. Here, we reported MRI characteristics of pathology-confirmed large cystic rim-enhancing lesions of tumor progression in two BM cases with immunotherapy treatment, which mimicked radiation necrosis on conventional MRI. In addition, our preliminary findings showed that the custom large language models (LLMs) using ChatGPT and DeepSeek yielded correct diagnoses in these case…
Клинический случайСтатьяПоиск 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: This study aimed to evaluate whether large language models (LLMs) can emulate the clinical anamnesis process and diagnostic reasoning of oral and maxillofacial surgeons.
MATERIALS AND METHODS: Twenty-five real clinical cases from five diagnostic categories maxillary sinus diseases, periapical pathologies, orofacial pain disorders and neuropathic pain syndromes, odontogenic cysts and tumors, and temporomandibular joint disorders were simulated. Three LLMs (ChatGPT 4o, Claude 4, and Gemini 2.5) were each provided only the patient's chief complaint and instructed to ask up to ten s…
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: Open-ended, case-based assessments are essential for evaluating clinical reasoning in nursing education, yet their high-scoring burden limits their widespread use, particularly in large cohorts. Large language models (LLMs) may reduce this barrier, but empirical evidence in nursing education remains scarce.
OBJECTIVES: To examine the agreement between rubric-guided LLM scoring and academic consensus, evaluate the consistency of LLM scoring across repeated runs, and explore implications for educator workload and assessment scalability in undergraduate women's health nursing educati…
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.
Specialized pregnancy counselling improves maternal and infant outcomes in women with inflammatory rheumatic and musculoskeletal diseases (iRMDs). As such services are not universally available, large language models (LLMs) may increasingly serve as an accessible source of information for patients seeking guidance on family planning, pregnancy, and lactation. This highlights the need to evaluate this software in terms of their adequacy, accuracy and overall reliability. The aim of the analysis is to evaluate the possibility of using LLMs as reliable sources of information regarding female pati…
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop and externally validate ultrasound nomograms combining BI-RADS features and quantitative morphometric characteristics, and to compare their performance with expert radiologists and large language models in biopsy recommendation and malignancy prediction for breast lesions.
METHODS: In this multi-center, multi-national study, 1747 women with breast lesions underwent ultrasound across three centers in Iran and Turkey. A total of 10 BIRADS and 26 morphological features were extracted from each lesion. Three nomograms based on BI-RADS, morphometric, and both f…
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.
Background/Objectives: This study aimed to compare the diagnostic performance of multimodal (image-capable) large language models (LLMs) and oral and maxillofacial radiologists in detecting nine predefined incidental findings on panoramic radiographs, using a cone-beam computed tomography (CBCT)-derived reference standard. Methods: This retrospective diagnostic performance study included 500 purposively assembled, finding-enriched panoramic radiographs paired with CBCT images. CBCT images were evaluated by three radiologists to establish the reference standard. Two experts and three LLMs, the …
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 evaluate the performance of large language models (LLMs) and expert clinicians in optimizing Chinese patient education materials (PEMs) for temporomandibular disorders (TMD) across readability, accuracy, actionability, and cultural adaptability, and to determine whether a human-AI collaboration model can achieve an optimal balance among these dimensions.
METHODS: Fifteen TMD education topics were selected through a Delphi consensus process. Four groups of PEMs were generated: original texts (Group A), LLM-rewritten texts (Group B, Claude Opus 4.6), clinician-rewritten texts (Gro…
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: Adverse event (AE) extraction following COVID-19 vaccines from text data is crucial for monitoring and analyzing the safety profiles of immunizations, identifying potential risks and ensuring the safe use of these products. Traditional deep learning models are adept at learning intricate feature representations and dependencies in sequential data, but often require extensive labeled data. In contrast, large language models (LLMs) excel in understanding contextual information, but exhibit unstable performance on named entity recognition (NER) tasks, possibly due to their broad but un…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения 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.
PURPOSE: To compare the appropriateness and readability of responses generated by four different large language models (LLMs) to frequently asked questions about congenital nasolacrimal duct obstruction (CNLDO).
METHODS: Twenty-five frequently asked questions (FAQs) related to CNLDO were answered by four LLMs: ChatGPT-4o, Gemini, DeepSeek, and Microsoft Copilot. Two experienced oculoplastic surgeons evaluated the responses for appropriateness and comprehensiveness using a Likert scale. In addition, the readability of the responses was assessed using an online readability tool.
RESULTS: ChatG…
СтатьяСравнительное исследованиеОценочное 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: In the field of traditional Chinese medicine (TCM), diagnostic work based on tongue images to recognize the physical constitution is a process of collecting clinical information, reasoning, and combining the patient's tongue image features with questioning. It is necessary to simulate the recognition of pathological information of tongue images by TCM practitioners and professional dialogue based on tongue image features, which helps to develop an intelligent interactive system for TCM diagnosis.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a vertical model of the TCM domai
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Cardiovascular disease remains the leading cause of global morbidity and mortality. The original My Heart Counts smartphone application demonstrated the feasibility of large-scale, fully digital recruitment and trial conduct, but was limited by platform exclusivity and the need for human experts to create text-based behavioral interventions.
METHODS: The next-generation My Heart Counts smartphone application is a prospective, observational cohort study with an embedded randomized crossover trial, evaluating personalized text-based coaching prompts, available in both English and Sp
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.
PURPOSE: This study aims to evaluate the efficacy of large language models (LLMs) in health management for urological and andrological conditions by comparing two Chinese LLMs: DeepSeek and Kimi.
METHODS: The responses of DeepSeek and Kimi to 30 questions on six urological and andrological diseases were quantitatively assessed using quality assessment tools, expert assessments, and readability metrics.
RESULTS: In quality assessments, DeepSeek outperformed Kimi in only two instances: responses to "What are the surgical options for kidney stones?" (PEMAT-AI: P = 0.012; DISCERN-AI: P = 0.024) …
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.
Traumatic dental injuries require rapid, accurate, and context-sensitive decisions, particularly during emergencies such as tooth avulsion, luxation injuries, and trauma involving the primary dentition. Artificial intelligence (AI) chatbots and large language models (LLMs) are increasingly used by patients, caregivers, students, and clinicians for immediate information and decision support, yet their reliability in dental trauma remains uncertain. This systematic review aimed to evaluate the accuracy, consistency, safety, guideline concordance, and clinical applicability of AI chatbots and LLM…
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.
UNLABELLED: ABS: OBJECTIVE: This study aimed to compare the performance of three large language models (LLMs)-ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Open AI-o1-in addressing clinical questions related to Programmed Cell Death in multiple myeloma. By evaluating each model's accuracy, comprehensiveness, and self-correcting capabilities, the investigation sought to determine the most effective tool for supporting clinical decision-making in this specialized oncological context.
METHODS: A comprehensive set of forty clinical questions was curated from recent high-impact oncology journals, International Myel…
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: Development of Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) in ophthalmology is limited by high patient burden during early validation. We propose an In Silico Pre-validation Framework using Large Language Models (LLMs) to stress-test instruments before clinical deployment. Methods: The LLM generated a PROM questionnaire and a synthetic cohort of 500 distinct patient profiles via a Python-based pipeline. Profiles were instantiated as structured JSON objects with detailed attributes for demographics, lifestyle, and health background, including specific clinical parameters li…
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: This study aims to evaluate and compare the diagnostic reasoning of five large language models (LLMs) in complex neuro-ophthalmological cases. We assessed the performance of GPT-o1 Pro, GPT-4o, Google Gemini, Grok 2 and DeepSeek in handling clinical scenarios related to neuro-ophthalmology.
METHOD: 18 clinical scenarios, derived from six complex neuro-ophthalmological cases, were presented to five LLMs: GPT-o1 Pro, GPT-4o, Google Gemini, Grok 2 and DeepSeek. The responses generated by these models were evaluated using the Revised-IDEA (R-IDEA) assessment tool. R-IDEA scores for high-…
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 AND AIMS: This study sought to assess the capabilities of large language models (LLMs) in identifying clinically significant metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD).
METHODS: We included individuals from NHANES 2017-2018. The validity and reliability of MASLD diagnosis by GPT-3.5 and GPT-4 were quantitatively examined and compared with those of the Fatty Liver Index (FLI) and United States FLI (USFLI). A receiver operating characteristic curve was conducted to assess the accuracy of MASLD diagnosis via different scoring systems. Additionally, GPT-4V's poten…
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) hold considerable potential in medical and health education; however, their reliability and interpretability in highly sensitive areas and in decision-making remain unclear. This study focuses on four publicly available LLMs and systematically evaluates their applicability in fertility preservation scenarios for breast cancer patients, thereby providing guidance for targeted use.
METHODS: This study utilizes Google Trends to identify and filter information on topics related to fertility preservation for breast cancer patients, and analyses the dialogue…
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: Developmental dysplasia of the hip (DDH) is a common pediatric orthopedic disease, and health education is vital to disease management and rehabilitation. The emergence of large language models (LLMs) has provided new opportunities for health education. However, the effectiveness and applicability of LLMs in education with DDH have not been systematically evaluated.
OBJECTIVE: This study conducted an integrated 2-phase evaluation to assess the quality and educational effectiveness of LLM-generated educational materials.
METHODS: This study comprised 2 phases. Based on Bloom's tax…
СтатьяРандомизированное 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