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Gastrointestinal Endoscopy

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Tul769 FOOD FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE’S THOUGHTS? ASSESSING DIFFERENCES IN LARGE LANGUAGE MODEL GENERATED DIETARY RECOMMENDATIONS - 24/05/26

Doi : 10.1016/S0016-5107(26)04896-0 
Jason J. DuBroff, Benjamin Gow Lee, John C. Fang, Jessica Stout, John F Valentine, Amiko M. Uchida, Judith Staub, Jessica Venegas, John Erikson Yap, Christopher Ko, Kathryn A. Peterson

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© 2026  American Society for Gastrointestinal Endoscopy. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 103 - N° 5S

P. S-2086-S-2086 - mai 2026 Retour au numéro
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  • Tu1768 DEVELOPMENT AND VALIDATION OF AN ICU NUTRITION AND GUT FAILURE MODEL TO PREDICT ENTERAL FEED INTOLERANCE AND NEED FOR PARENTERAL NUTRITION
  • Sri Harsha Boppana, Sachin Sravan Kumar Komati, Vineeth Potluri, Gautam Maddineni, Venkata Sunkesula, Raja Hamsa Chitturi, C. David Mintz
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  • Tu1770 A VALIDATED PROCESS USING LARGE LANGUAGE MODELS TO ENSURE ACCURACY OF REAL-WORLD DATASETS AND CLINICAL UTILITY WITH SEMAGLUTIDE IMPROVES SPECIFICITY COMPARED TO TRADITIONAL METHODS
  • Thomas W Fredrick, Juan Martin Garcia Cordova, Jose L. Villamarin, Michael Romanos, Regina Castaneda, Timothy R. O’Connor, Serban Ciotlos, Konstantinos N. Lazaridis, Janet E. Olson, Andres Acosta

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