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
6529 публикаций
Поиск: 66 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1019 с найденным полным текстом
Skin cancer is among the most common malignant tumors worldwide, and early detection is essential to improve patient survival and recovery. Conventional AI-based diagnostic approaches rely on centralized data, which raises security and privacy concerns. This paper presents an implementation of federated learning that addresses these challenges by enabling collaborative model training among simulated distributed client nodes while ensuring that raw patient data remains confidential. A convolutional neural network architecture, ResNet50, is employed at client nodes, with preprocessing steps incl
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.
Federated learning (FL) is confronted with a fundamental trilemma: simultaneously achieving communication efficiency, personalized adaptation, and privacy protection. Current approaches typically optimize one objective at the expense of the others, failing to provide a unified solution. To address this challenge, we propose Federated Basis Decomposition (FedBD), a unified framework that leverages layer-wise basis decomposition to achieve balanced optimization across all three dimensions. The key innovation lies in reformulating the learning process as a subspace optimization problem: each netw
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: To assess the impact of defacing-based deidentification techniques on reidentification risk and data utility across multimodal imaging in radiation therapy.
METHODS AND MATERIALS: We applied 4 defacing techniques: biometric_mask, quickshear, mri_reface, and Carina's deidentifier, to imaging from 88 brain patients (magnetic resonance imaging, computed tomography [CT], and RTDose) and 97 head and neck patients (positron emission tomography, CT, and RTDose) in The Cancer Imaging Archive. Reidentification risk was assessed using ArcFace, a deep learning-based facial recognition model, by
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.
This paper presents a novel privacy-preserving architecture, a fusion of Federated Learning with Personalized Models and Differential Privacy (FLPMDP), for diagnosing arrhythmia from 12-lead electrocardiogram (ECG) signals. The architecture supports collaborative training in decentralized healthcare institutions without exposing sensitive patient information. By employing gated recurrent units (GRUs) for temporal sequence modeling along with feature fusion techniques and local differential privacy enforcement, FLPMDP ensures robust classification performance with data confidentiality. The arch
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.
South Korea has been evaluated as a country that is responding well to COVID-19. The Government of the Republic of Korea discloses where, when, and by which means of transportation people confirmed to have the virus have visited. Although disclosure of movement has contributed to flattening the curve and providing timely medical service, concerns about privacy infringement have also been raised. This article determines what factors influence privacy risk tolerance, looking specifically at threat severity, vulnerability, response efficacy, and response cost. We also provide implications for the
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.
Older adult participants in the Intelligent Systems for Assessment of Aging Changes study (ISAAC) carried out by the Oregon Center for Aging and Technology (ORCATECH) were surveyed regarding their attitudes about unobtrusive home monitoring and computer use at baseline and after one year (n=119). The survey was part of a longitudinal study using in-home sensor technology to detect cognitive changes and other health problems. Our primary objective was to measure willingness to share health or activity data with one's doctor or family members and concerns about privacy or security of monitoring
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.
In Johnson v. Superior Court, the California Court of Appeal determined that a provision of a contract limiting the discovery of the identity of a sperm donor was against public policy and that the privacy interest did not protect against disclosure of this information. Although the court's analysis of the public policy exception to the enforcement of contracts was unnecessary, the opinion properly balances California's and petitioners' interests against an anonymous donor's privacy right.
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.
Accurate diagnosis of muscle-invasive bladder cancer (MIBC) is critical for effective treatment planning, yet remains challenging owing to the scarcity of large-scale multicenter datasets and stringent data privacy requirements. To address these issues, we propose a federated learning (FL)-based framework for privacy-preserving MIBC diagnosis. The framework enables multi-institutional collaboration by training local models on site-specific data and aggregating them into a global model through secure parameter exchange, without transferring raw data. Furthermore, we introduce a multi-task learn
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.
Location-Based Services (LBS) generate large volumes of sensitive, location-dependent queries that must be processed under strict and often conflicting constraints of privacy and utility. Existing differential privacy (DP) mechanisms face a fundamental limitation: strong guarantees inject excessive noise and degrade utility, while utility-oriented methods under-protect users. We propose DT-ELR (Digital Twin-assisted Edge-Local Resolution), a framework that jointly optimises disclosure and retrieval utility through two tightly integrated algorithms and an on-device digital twin. Algorithm 1 (Se
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: Federated Learning (FL) enables collaborative model training across distributed clients without sharing raw data, making it attractive for privacy-sensitive energy forecasting. However, standard aggregation algorithms, most notably FedAvg and FedProx, assume stationary client data distributions, an assumption routinely violated in multi-national power grids where seasonal patterns, demand crises, and policy changes induce persistent regime shifts.
METHODS: We present RAFA (Regime-Aware Federated Aggregation), a novel FL framework that explicitly detects and adapts to distribution
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.
PURPOSE: Large-scale biomedical analysis in prostate cancer requires structured, tabular datasets, yet most clinical documentation remains in free-text format. The standard of manual data abstraction is time-consuming, error-prone, non-reproducible, and costly. We hypothesized that locally deployed, privacy-preserving large language models (LLMs) combined with traditional natural language processing (NLP) methods could automatically extract structured data from prostate biopsy procedure and pathology reports.
MATERIALS AND METHODS: We deployed Mistral 7B locally to process 150 transrectal ult
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.
Enterprise Resource Planning (ERP) systems are high-value targets for fraud owing to the sensitive financial and operational data they process. Anomaly detection in such systems faces a fundamental tension: centralising data for accurate detection conflicts with privacy regulations such as the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) and the United States' Sarbanes-Oxley Act (SOX). We present APEW-Fed, a federated ensemble framework that resolves this tension through three provably complementary mechanisms. First, Adaptive Privacy-Aware Ensemble Weighting (APEW) frames model
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.
Postoperative delirium (POD) and acute kidney injury (AKI) are serious complications in older patients undergoing surgery, yet predictive model development is often constrained by single-center data limitations and privacy concerns that preclude centralized data sharing. To address these challenges, we retrospectively evaluated a simulated federated learning (FL) framework using multicenter datasets partitioned by hospital source, without sharing raw patient data across centers. A total of 7,216 non-cardiac, non-neurosurgical patients aged 65 years or older were included across five centers, w
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.
We, the Editor-in-Chief and Publisher of Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, have retracted the following articles, which were published as part of a planned Special Issue titled "AI empowered Assistive Technology" and edited by Uzair Aslam Bhatti: Liu, Y., & Long, T. (2025). How does social media shape the duration of formal care for disabled elderly? Moderating effects based on digital competence and psychological expectancy. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 20(7), 2146-2159. https://doi.org/10.1080/17483107.2025.2525539Lu, X., & Guo, W. (2025). Utilizing
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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 shift to remote work following the COVID-19 pandemic transformed private residential spaces into permanent workplaces, often without professional ergonomic oversight. While occupational lighting is strictly regulated by standards such as EN 12,464-1, these norms are legally unenforceable in private homes due to privacy regulations. This study addresses the "Privacy-Safety Paradox" by conducting a comparative legal analysis of employer responsibilities versus privacy rights in the EU (including France, Germany, Italy, Portugal, and Poland) and the USA. It presents a case series analys
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.
OBJECTIVES: Brain magnetic resonance imaging (MRI) contains identifiable facial and cranial features, creating privacy risks that can limit secondary research use. This review examines current MRI de-identification technologies, quantitative validation methods, and governance frameworks to identify practical strategies for preserving data utility while protecting patient privacy.
METHODS: A descriptive narrative review was conducted across technical and policy domains. Studies of facial deidentification were analyzed according to the tools used, validation procedures, and downstream analytic
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.
Generative AI, particularly large language models (LLMs), is reshaping clinical workflows in dermatology. However, cloud-based commercial models pose persistent challenges to Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) compliance, especially in dermatology, where protected health information (PHI) extends beyond text to clinical photographs, dermoscopic images, and total-body photography that may capture identifiable anatomical features and document conditions carrying social stigma. Locally hosted, open-weight LLMs that are run within the institution's own infrastructure offer
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.
INTRODUCTION: The rapid expansion of artificial intelligence (AI) in human resource management has substantially reshaped how organizations attract, recruit, develop, evaluate, and retain their workforce. Research examining the combined employee-level effects of AI-enabled digital HRM (AI-DHRM)-through psychological mediating processes and under technology-related boundary conditions-remains sparse, particularly in emerging economies. Drawing on Social Exchange Theory, the Job Demands-Resources model, and UTAUT2, this study conceptualizes AI-DHRM as a reflective higher-order construct comprisi
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.
(1) Background: Detecting long-lie incidents-where individuals remain immobile after a fall-is essential for timely intervention and preventing severe health consequences. However, most existing systems focus only on fall detection, neglect post-fall monitoring, and raise privacy concerns, especially in real-time, non-invasive applications; (2) Methods: This study proposes a lightweight, privacy-preserving, long-lie detection system utilizing thermal imaging and a soft-voting ensemble classifier. A low-resolution thermal camera captured simulated falls and activities of daily living (ADL) perf
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: Privacy laws have recently created restrictions on how researchers can approach study participants.
METHOD: In a randomised trial of 152 patients, 50-74 years old, in a family practice, 60 were randomly selected to opt-out and 92 to opt-in methods. Patients were sent an introductory letter by their doctor in two phases, opt-out before and opt-in after introduction of the new Privacy Legislation in December 2001. Opt-out patients were contacted by researchers. Opt-in patients were contacted if patients responded by email, free telephone number or a reply-paid card.
RESULTS: Opt-in
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.