Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
1057 публикаций
Поиск: 522 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 485 с найденным полным текстом
Vector-borne diseases remain a pressing global health challenge exacerbated by climate change, urbanization, and insecticide resistance. This review evaluates how artificial intelligence (AI) can strengthen vector surveillance, forecast outbreaks, and optimize interventions in public-health programs. Traditional control strategies rely on reactive. AI-driven systems, such as convolutional neural networks (CNNs, a form of image-recognition AI) and advanced machine learning models, achieve over 90% accuracy in real-time mosquito species identification, enabling targeted responses to invasive vec
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.
The conventional drug discovery pipeline is resource-intensive, time-consuming, and characterized by high attrition rates, often requiring more than a decade and billions of dollars to bring a single therapeutic agent to market. Drug repurposing identifying new therapeutic indications for approved or investigational drugs offers a pragmatic alternative by leveraging established safety profiles and known pharmacokinetics. Despite growing interest, comprehensive syntheses that span the full spectrum of artificial intelligence (AI) methodologies from classical machine learning (ML) through deep l
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.
The rapid integration of artificial intelligence (AI) into everyday life has created new intersections among digital technology, spirituality, mystical experience, and psychopathology. This scoping review aimed to map evidence on how AI mediates, reinforces, detects, predicts, or interprets religious and spiritual experiences at the boundary with psychosis and dissociation. PubMed, Web of Science, Embase, the Cochrane Library, and Scopus were searched through June 30, 2026, with supplementary reference-list screening and forward citation tracking. Study selection followed the Preferred Reporti
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.
Гематологическая магнелезность, включая острую лейкемию миэлоида, миэлодипластические синдромы, лимфому и множественную миелому, характеризуется глубокой биологической гетерогенностью и высокодинамичными траекториями лечения, которые традиционные статические прогнозирующие системы неполно улавливают. Клеточная терапия, такая, как химерик антигенная рецепторная терапия Т-клеток и трансплантация стволовых клеток с гематополией, предлагает потенциально лечебные варианты для рецидива или рефракторного заболевания, однако результаты остаются весьма различными, а управленческие решения, касающиеся и
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 deployment of advanced artificial intelligence, specifically deep learning (DL) for perception and reinforcement learning (RL) for control, on ultra-low-power, microcontroller-based quadruped robots presents significant challenges. A system-level engineering approach is presented, integrating these computationally intensive methodologies. Central to this is an object detection module, powered by a lightweight Deep Neural Network (DNN), specifically a Tiny-YOLOv3 model, running on an AMB82-Mini microcontroller. The robot’s perception capabilities are provided by the AMB82-Mini, while its re
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.
Benzimidazole hybrids are promising antibacterial agents, but the growing problem of antibiotic resistance has led to the necessity of developing novel compounds with enhanced antimicrobial activity. This study utilizes AI methods to generate new antibacterial compounds based on benzimidazole derivatives. We compiled a data set of these hybrids to explore their chemical space and identify effective scaffolds. An interpretable machine learning model was trained, achieving an R2 of 0.81 and RMSE of 0.212 for bioactivity prediction. Additionally, we employed a reinforcement learning model to crea
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.
Adaptive dynamic range optimization (ADRO) is a hearing aid fitting rationale which involves adjusting the gains in a number of frequency bands by using a series of rules. The rules reflect the comparison of the estimated percentile occurrences of the sound levels with the audibility and comfort hearing levels of a person suffering from hearing loss. In the study reported in this paper, a previously developed machine learning method was utilized to personalize the ADRO fitting in order to provide an improved hearing experience as compared to the standard ADRO hearing aid fitting. The personali
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: Cannabis use disorder (CUD) commonly co-occurs with depression, post-traumatic stress disorder (PTSD), anxiety, and attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), resulting in poorer outcomes and underscoring the need for tailored interventions. Contingency management (CM) is one of the most effective behavioral treatments for substance use disorders, and emerging applications of artificial intelligence (AI) may enhance CM by predicting relapse risk and personalizing incentives. This review evaluates evidence on integrated interventions for CUD with co-occurring disorders and the
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
A continuous impedance control framework has recently gained attention in powered prosthesis control for its ability to mimic human behavior by smoothly and continuously modulating joint impedance. While recent advancements in tuning this framework have enabled more personalized control for walking, the manual tuning process remains time-intensive and empirical, limiting its scalability and adaptability. To address this challenge, we propose a reinforcement learning (RL)-driven framework for offline tuning, focusing on stiffness parameters that play a critical role in shaping knee kinematics d
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.
Reinforced concrete subjected to restrained imposed strains exhibits a cracking response governed by the interaction between concrete tensile behaviour, reinforcement-concrete bond transfer, crack-spacing development, reinforcement stress, and internal force redistribution. This study investigates this bond-controlled response at the material-system level and uses it to assess and extend the EN 1992-1-1:2023 crack-width formulation. A measurement-level database was compiled from published tests, comprising 137 specimens and 1473 filtered observations corresponding to successive imposed-strain
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.
De novo drug design aims to generate molecules targeting specific protein pockets while retaining chemical plausibility and drug-like properties. Recent 3D structure-based generative methods explicitly model pocket-ligand geometry, but this does not always translate into chemically realistic or practically usable candidate molecules. Molecular language models provide a complementary sequence-based alternative. However, it remains unclear whether sequence-based pocket information can effectively guide ligand generation, whether multistage training improves pocket-specific generation, and whethe
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.
This study introduces a unified framework combining artificial intelligence (AI)-directed de novo molecular generation with dual-track lead optimization-comprising expert-guided strategies and AI-driven pathways-to discover tyrosinase (TYR) inhibitors for hyperpigmentation disorders. Using a reinforcement learning (RL)-based generative model, the lead compound AI10 was identified. Subsequent optimization followed two parallel routes. The expert-guided approach yielded AI10-m15 as the most potent TYR inhibitor, with notable antipigmentation activity and excellent cellular safety profiles. In co
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.
INTRODUCTION: Follicular lymphoma (FL) is the most prevalent form of indolent lymphoma, characterized by intermittent relapse and remission periods. This study aims to identify potential biomarker genes for FL and elucidate their roles in the disease.
METHODS: FL-related microarray datasets were downloaded from the Gene Expression Omnibus database. Differential expression and weighted gene co-expression network analyses (WGCNA) were conducted to identify potential hub genes. Various machine learning algorithms were applied to improve gene selection accuracy and predictive performance. Mendeli
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.
Gambling behaviour is likely to be strongly influenced by operant learning principles. Most forms of gambling, and most notably slot machine play, follow a random ratio (RR) schedule of reinforcement that should lead to rapid and extinction-resistant behaviour. In this paper we highlight the caveats that need to be applied when generalising animal models of learning to human behaviour. Studies need to be cognisant of the role of verbal rules and cognitive appraisals of contingency; the ability for participants to self-modify important elements of reward schedules; potential differences between
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.
Corrosion significantly degrades the seismic performance of reinforced concrete (RC) columns, yet assessment methods often rely on idealized backbone models or datasets with limited diversity, which reduces general applicability. This study develops a data-driven framework to predict the full-range backbone response of corroded RC columns under cyclic loading. An experimental database of 200 specimens is compiled from international peer-reviewed literature, covering broad ranges of geometry, reinforcement detailing, material properties, axial load level, corrosion severity, and failure mode. S
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: This study focused on utilizing machine learning techniques to construct a predictive nomograph for early identification of acute pancreatitis (AP) patients at risk of developing acute respiratory distress syndrome (ARDS).
METHODS: We retrospectively analyzed 427 AP patients from Tongji Hospital (2010-2021) and externally validated the model using the MIMIC-IV database. Six machine learning algorithms were compared, with the support vector machine (SVM) selected for nomogram construction. Key predictors included age, sex, SOFA score, C-reactive protein (CRP), platelet count (PLT),
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: Drug resistant Mycobacterium tuberculosis is complicating the effective treatment and control of tuberculosis disease (TB). With the adoption of whole genome sequencing as a diagnostic tool, machine learning approaches are being employed to predict M. tuberculosis resistance and identify underlying genetic mutations. However, machine learning approaches can overfit and fail to identify causal mutations if they are applied out of the box and not adapted to the disease-specific context. We introduce a machine learning approach that is customized to the TB setting, which extracts a li
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: Treatment adherence challenges affect 10-20% of tuberculosis patients globally, contributing to drug resistance and continued transmission. While artificial intelligence approaches show promise for identifying patients who may benefit from additional treatment support, most models lack the interpretability necessary for clinical implementation. We aimed to develop and validate an integrated artificial intelligence framework combining traditional machine learning (interpretable algorithms like logistic regression and decision trees), explainable AI (methods showing which
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.
With this review, we aimed to provide a synopsis of recently proposed applications of machine learning (ML) in radiology focusing on prostate magnetic resonance imaging (MRI). After defining the difference between ML and classical rule-based algorithms and the distinction among supervised, unsupervised and reinforcement learning, we explain the characteristic of deep learning (DL), a particular new type of ML, including its structure mimicking human neural networks and its 'black box' nature. Differences in the pipeline for applying ML and DL to prostate MRI are highlighted. The following pote
СтатьяОбзорПолный 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.
Accurate prediction and control of blood glucose levels are essential for the management of type 1 diabetes, where patients rely on exogenous insulin and are vulnerable to both hypoglycemia and hyperglycemia. The widespread adoption of continuous glucose monitoring systems, insulin pumps, and wearable devices has generated large volumes of physiological and behavioral data, creating new opportunities for computational modeling and intelligent decision support. This review surveys recent advances in glucose prediction and control models, with a primary focus on type 1 diabetes. We examine three
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.