MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

31 243 публикаций

Поиск: 84 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2 750 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Predicting unplanned CRRT interruptions in critically Ill burn patients using stacked ensemble machine learning framework.

Unplanned interruption of continuous renal replacement therapy (CRRT) is a frequent complication in critically ill burn patients that may compromise therapeutic efficacy and clinical outcomes, yet accurate risk identification remains challenging due to complex interactions among patient characteristics, coagulation status, and treatment parameters. In this retrospective cohort study of 666 critically ill burn patients undergoing CRRT (training cohort 2015-2023, n=560; temporal validation cohort 2024-2026, n=106), we identified 12 independently associated variables through multivariate logistic

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42730639Открыть статью

Development of a Dynamic Multi-Parameter Prediction Model for the Maturation Process of 'Ugni Blanc' Grapes Using Visible and Near-Infrared Spectroscopy.

In this study, the non-destructive determination of pH, total soluble solids (TSS), total acidity (TA), reducing sugars (RS), seed total phenolic content (TPCD), and skin total phenolic content (TPCN) in Ugni Blanc grapes was performed using visible/near-infrared (Vis/NIR) spectroscopy coupled with chemometric quantitative analysis. Diffuse reflectance spectra in the 400-1507 nm range were measured using a handheld Vis-NIR spectrometer, after which the dataset was partitioned using the SPXY algorithm, accounting for joint X-Y distances. Six spectral preprocessing methods and three modeling alg

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41683063Открыть статью

Clinical applications of artificial intelligence in autosomal dominant polycystic kidney disease.

Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is the most common genetic kidney disorder leading to kidney failure. Recent advancements in artificial intelligence (AI) are transforming the diagnosis, risk stratification, management and prognostication in ADPKD by enabling more accurate assessments and individualized care. AI-powered imaging tools enhance the measurement of total kidney volume (TKV), improving the precision and efficiency of monitoring disease progression and more reliable assessment of therapeutic response. Machine learning algorithms can integrate genetic, imaging and

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41591418Открыть статью

Identification of Cellular Senescence-Related Hub Genes in Rheumatoid Arthritis from Bioinformatics Analysis Through Machine Learning up to Verifications in Mouse Macrophages and Tests in Patients.

Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease characterized by synovial inflammation and joint destruction. Cellular senescence contributes to chronic inflammation, yet key senescence-associated regulators in RA remain unclear. This study aimed to identify RA senescence-related signatures and their roles. Using GSE89408 as the training cohort, we screened hub genes by intersecting differentially expressed and senescence-related genes via WGCNA and three machine learning algorithms, with GSE55457 for external validation. Immune infiltration, regulatory network, subtyping and drug pr

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42653491Открыть статью

Integrative Multiomics Analysis Reveals Tumor-Associated Macrophage Heterogeneity and a Prognostic Signature in Gastric Cancer.

Gastric cancer (GC) is characterized by a complex tumor microenvironment (TME) with substantial cellular heterogeneity. Tumor-associated macrophages (TAMs) represent the most abundant immune cell population in the TME and exhibit remarkable functional plasticity. This study integrated single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data, bulk transcriptomics, and spatial transcriptomics to systematically characterize TAM heterogeneity and identify prognostic biomarkers in GC. ScRNA-seq analysis revealed nine major cell types (T cells, plasma cells, epithelial cells, fibroblasts, macrophages, endothelia

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42211756Открыть статью

Bridging structure and function: artificial intelligence-based modelling of kidney proteins.

The ability to predict the three-dimensional structure of a protein from its amino acid sequence has potential to provide insights into its function, and in the context of disease, its pathogenic mechanisms and potential drug targets. Artificial intelligence (AI)-driven algorithms, particularly AlphaFold and RoseTTAFold, have revolutionized the field of protein modelling, enabling rapid, high-confidence predictions of protein structures. In nephrology, these advances have clarified the molecular architecture of key renal systems such as podocyte slit diaphragm complexes, the conformational sta

СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41781721Открыть статью

Early prediction of adult lymphoma-associated haemophagocytic lymphohistiocytosis using an interpretable machine learning model.

Lymphoma-associated haemophagocytic lymphohistiocytosis (LA-HLH) is associated with a high mortality rate, making early diagnosis and appropriate treatment critical for improving patient outcomes. In this study, we enrolled 126 patients diagnosed with LA-HLH and 254 with non-LA-HLH. A machine learning-based predictive model was developed and validated to enable timely differentiation of LA-HLH from other HLH subtypes. The model incorporated 11 predictive variables for early LA-HLH prediction, among which the top five most influential were age, ferritin, monocyte percentage, haemoglobin and pla

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41871894Открыть статью

Early detection of multiple cancers: the era of methylation-based liquid biopsy.

Liquid biopsy based on circulating cell-free DNA (cfDNA) methylation has become a leading non-invasive strategy for multi-cancer early detection (MCED). Aberrant DNA methylation arises at the early stage of tumorigenesis and displays cancer-type-specific signatures, enabling early capture of tumor-derived epigenetic signals. High-throughput sequencing, digital PCR and machine learning algorithms have greatly improved the sensitivity and specificity of methylation-based assays. Large-scale clinical trials including CCGA, PATHFINDER, THUNDER and GUIDE have validated that MCED tests achieve high

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42388617Открыть статью

Artificial Intelligence as a Tool in the Diagnosis of Bladder Cancer: A Narrative Review.

Artificial intelligence (AI) is emerging as a transformative tool in the diagnosis of bladder cancer, offering the potential to enhance accuracy, consistency, and early detection. This narrative review aimed to summarize and critically appraise recent developments in AI applications across diagnostic modalities, based on studies identified through PubMed, Scopus, and Google Scholar up to April 2025. Evidence shows that deep learning algorithms applied to cystoscopy improve lesion detection, including subtle flat and early-stage tumors that may be overlooked by conventional assessment. In histo

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41409960Открыть статью

Utilizing MV-FLOW™ and multidimensional ultrasound characteristics for prognosticating FET outcomes in RIF patients: Study Protocol for a cross-sectional study.

Recurrent implantation failure (RIF) is a common issue in frozen-thawed embryo transfer (FET). Prior to transfer, uterine endometrial receptivity of FET patients can be assessed using multimodal transvaginal ultrasound indicators to predict the success rate of the current FET cycle. Endometrial blood flow is a crucial element in evaluating endometrial receptivity. MV-FLOW™ is an advanced two-dimensional superb microvascular imaging technology that can detect and display blood flow in micro-vessels. The data for this study were obtained from an ongoing cross-sectional study comprising 323 RIF p

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39899518Открыть статью

Explainable artificial intelligence for personalized management of inflammatory bowel disease: A minireview of recent advances.

Personalized management of inflammatory bowel disease (IBD) is crucial due to the heterogeneity in disease presentation, variable therapeutic response, and the unpredictable nature of disease progression. Although artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms offer promising solutions by analyzing complex, multidimensional patient data, the "black-box" nature of many AI models limits their clinical adoption. Explainable AI (XAI) addresses this challenge by making data-driven predictions more transparent and clinically actionable. This minireview focuses on recent advancements an

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41024759Открыть статью

Improving structure search with hyperspatial optimization and TETRIS seeding.

Advanced structure prediction methods developed over the past decades include an unorthodox strategy of allowing atoms to displace into extra dimensions. A recently implemented global optimization of structures from hyperspace (GOSH) has shown promise in accelerating the identification of global minima on potential energy surfaces defined by simple interatomic models. In this study, we extend the GOSH formalism to more accurate Behler-Parrinello neural network (NN) potentials, make it compatible with efficient local minimization algorithms, and test its performance on nanoparticles and crystal

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41268893Открыть статью

Unveiling anticancer peptides; from the mechanisms of action to their development through artificial intelligence.

Cancer is a leading cause of death worldwide and a major burden on the healthcare system. Current treatment methods are limited as they have low selectivity, unspecific targeting and increasing multidrug resistance. Therefore, newer modes of therapeutic strategies need to be developed. Anticancer peptides (ACP) are small bioactive peptides that have the ability to be selective and toxic to cancer, with a high efficiency in cell penetration and internalization and low risk of inducing multidrug resistance. ACPs have multitude of mechanisms giving them the ability to target multiple cancer types

СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40845961Открыть статью

Cross-disciplinary risk prediction for muscle weakness and physical decline in older adults: A machine learning model integrating social determinants of health and clinical characteristics.

BackgroundWith the aging population, muscle weakness and physical decline are pressing public health concerns. Health outcomes are influenced by both physiological factors and social determinants of health; however, the interplay between these remains underexplored.ObjectiveThis study aimed to identify risk factors for muscle weakness and physical decline in older adults, integrating physiological and social determinants of health variables, and develop a predictive model for early risk assessment.MethodsUsing prospective China Health and Retirement Longitudinal Study data with 9-year follow-u

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41006066Открыть статью

Enhancing the prediction of vitamin D deficiency levels using an integrated approach of deep learning and evolutionary computing.

Vitamin D deficiency (VDD) has emerged as a serious global health concern that can lead to far-reaching consequences, including skeletal issues and long-term illness. Classical diagnostic approaches, although effective, often include invasive techniques and lacks to leverage the massive amount of healthcare data. There is an increasing demand for noninvasive prediction approaches for determining the severity of VDD. This work proposes a novel approach to detect VDD levels by combining deep learning techniques with evolutionary computing (EC). Specifically, we employ a hybrid deep learning mode

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40062307Открыть статью

Predicting onset of myopic refractive error in children using machine learning on routine pediatric eye examinations only.

Myopia is increasingly prevalent among children, making routine eye exams crucial. This study develops machine learning (ML) models to predict future myopia development. These models utilize easily accessible, non-invasive data gathered during standard eye clinic visits, deliberately excluding more complex measurements such as axial length or corneal curvature. We used patient records from our pediatric ophthalmology clinic (2010-2022), including only those with at least two visits and no initial myopia. We created three prediction models: whether a patient will develop myopia at some point ba

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40820016Открыть статью

An Integrated Microfluidic Microwave Array Sensor with Machine Learning for Enrichment and Detection of Mixed Biological Solution.

In this work, an integrated microfluidic microwave array sensor is proposed for the enrichment and detection of mixed biological solution. In individuals with urinary tract infections or intestinal health issues, the levels of white blood cells (WBCs) and Escherichia coli (E. coli) in urine or intestinal extracts can be significantly elevated compared to normal. The proposed integrated chip, characterized by its low cost, simplicity of operation, fast response, and high accuracy, is designed to detect a mixed solution of WBCs and E. coli. The results demonstrate that microfluidics could effect

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39852096Открыть статью

Data-Augmented Deep Learning Algorithm for Accurate Control of Bioethanol Fermentation Using an Online Raman Analyzer.

Fed-batch fermentation has become the preferred strategy in many industrial biomanufacturing processes. However, a key challenge remains in optimizing the feeding strategy to achieve stable maximum yields. In this study, we present an online Raman spectroscopy-based monitoring and control system, using bioethanol production by Saccharomyces cerevisiae as a case study. To address the issue of limited labeled data, a pseudo-labeling approach based on semi-supervised learning was employed, expanding the available training data set by 100-fold compared to conventional labeling methods. In addition

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40485093Открыть статью

Comparison of machine learning and logistic regression models for predicting emergence delirium in elderly patients: A prospective study.

OBJECTIVE: To compare the performance of machine learning and logistic regression algorithms in predicting emergence delirium (ED) in elderly patients. METHODS: A prospective study was carried out in a Chinese teaching tertiary hospital and collected the details of 1045 patients who underwent noncardiac surgery with general anesthesia. Characteristic variables related to ED were selected by least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Finally, seven machine learning models (gradient boosting machine, extreme gradient boosting, light gradient boosting machine, support vector machin

СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40147417Открыть статью

A comprehensive dataset of biomass and critical variables for Verrucodesmus verrucosus culture in bubble column photobioreactors.

The presented dataset accurately records biomass generation and readings of environmental variables that directly affect the growth of Verrucodesmus verrucosus crops in bubble column photobioreactors. The information was obtained through a monitoring system based on sensors and manual quantification of dry weight, which allowed the acquisition of physicochemical parameters such as irradiance, temperature (°C), nitrate concentration (NO₃), dissolved oxygen (DO), oxygen gas (O₂ gas), carbon dioxide gas (CO₂ gas), and electrical conductivity. This dataset is essential for creating and validating

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40989232Открыть статью