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
7997 публикаций
Поиск: 123 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1947 с найденным полным текстом
International journal of computer assisted radiology and surgery2026eng
PURPOSE: Accurate assessment of the Critical View of Safety (CVS) during laparoscopic cholecystectomy is essential to prevent bile duct injury, a complication associated with significant morbidity and mortality. While large vision-language models (LVLMs) offer flexible reasoning, their predictions remain difficult to audit and unreliable on safety-critical surgical tasks.
METHODS: We introduce Sum-of-Checks, a framework that decomposes each CVS criterion into expert-defined reasoning checks reflecting clinically relevant visual evidence. Given a laparoscopic frame, an LVLM evaluates each chec
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.
In regions with high thalassemia prevalence, such as southern China and Southeast Asia, chronic shortages of professional genetic counseling resources have driven interest in large language models (LLMs) as auxiliary tools, yet their performance and safety boundaries in this setting remain uncharacterized. This single-center retrospective study evaluated four LLMs (ChatGPT-5.2 Thinking, DeepSeek-V3.2 chat, Gemini 3 Flash, and Grok 4.1 Fast) using 1,080 standardized knowledge questions administered across five independent sessions and 150 real-world clinical cases scored by six senior experts a
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.
BackgroundPeripartum cardiomyopathy (PPCM) is a rare, potentially life threatening condition with nonspecific heart failure symptoms, often leading to delayed diagnosis. Large language models (LLMs) may support differential diagnosis suggestion.ObjectivesTo assess whether commonly available LLMs can suggest PPCM and differential diagnoses based on typical symptoms.DesignComparative evaluation of three LLMs using standardized clinical scenarios.MethodsChatGPT (GPT-5), Gemini (2.5 Flash), and Claude (Sonnet 4.5) were queried with prompts describing a 34-year-old woman with PPCM-related symptoms,
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.
Inpatient pathways require complex clinical decision-making based on comprehensive patient information, yet research on medical LLMs is limited in this area due to the lack of large-scale datasets. Existing medical benchmarks primarily focused on question-answering and examinations, overlooking the multifaceted nature of inpatient decision-making. To address this gap, we developed the IPDS benchmark, comprising 51,274 cases across 9 triage departments, 17 major disease categories, and 16 treatment options. We further proposed the Multi-Agent Inpatient Pathways (MAP) framework, containing three
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.
The purpose of this study was to investigate the performance of LLMs in radiology numerical tasks and perform a comprehensive error analysis. We defined six tasks: extracting (1) minimum T-score from DEXA report, (2) maximum common bile duct (CBD) diameter from ultrasound report, and (3) maximum lung nodule size from CT report, and judging (1) presence of a highly hypermetabolic region on a PET report, (2) whether a patient is osteoporotic based on a DEXA report, and (3) whether a patient has a dilated CBD based on an ultrasound report. Reports were extracted from the MIMIC III and our institu
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.
Structured phenotypes are important for Mendelian disorder diagnosis, gene-phenotype association studies, and standardized phenotypic data sharing. Although electronic health records (EHRs) contain abundant phenotypic information, much of it is unstructured. Early automated phenotyping methods are rule-based, limiting their ability to capture semantic variability and contextual information. Recent deep learning approaches, including BERT-based models and large language models (LLMs), improve semantic understanding but still face key limitations. BERT-based methods are constrained by limited 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.
[This corrects the article DOI: 10.3389/fpubh.2026.1873062.].
Опубликованное исправлениеПолный 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: To develop a large language model (LLM) (Truveta Language Model Oncology [TLM-Oncology]) to extract real-world oncology staging data across multiple cancer types from clinical documentation with high precision.
METHODS: We selected patients from a large integrated health system with a bladder, cervical, colorectal, breast, or prostate cancer diagnosis in their structured data. We identified relevant notes using note metadata and keywords and annotated overall stage; T, N, and M; associated timeframe; and cancer diagnosis on a sample of 700 notes as ground truth. Of the 700 notes, 450
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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 evaluated the diagnostic performance of large language models (LLMs)-ChatGPT 5.0 (OpenAI) and Gemini Flash 2.0 (Google Inc.)-in detecting periapical lesions on periapical radiographs using a standardized multimodal prompt. Seventy-five anonymized periapical radiographs of anterior teeth from the maxilla and mandible were analyzed, evenly distributed between cases with and without lesions. A calibrated endodontic specialist provided the reference diagnosis. Each image was independently assessed five times by both LLMs using the prompt: "Does this image show a periapical lesion? Answe
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.
OBJECTIVES: Celiac disease (CeD) is a common autoimmune condition requiring lifelong adherence to a gluten-free diet (GFD). Patients and caregivers increasingly seek information online, and large language models (LLMs) have emerged as potential educational tools. However, their reliability in CeD remains uncertain. This study aimed to evaluate the performance of three popular LLMs in answering frequently asked questions (FAQs) about CeD and GFD management.
METHODS: We conducted a cross-sectional comparative evaluation in which 12 FAQs were submitted to three LLMs: ChatGPT-4 (OpenAI), Gemini F
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.
Post-Acute Infection Syndromes (PAIS) are medical conditions that persist following acute infections from pathogens such as SARS-CoV-2, Epstein-Barr virus, and Influenza virus. Despite growing global awareness of PAIS and the exponential increase in biomedical literature, only a small fraction of this literature pertains specifically to PAIS, making the identification of pathogen-disease associations within such a vast, heterogeneous, and unstructured corpus a significant challenge for researchers. This study evaluated the effectiveness of large language models (LLMs) in extracting these assoc
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.
Language is far more than a communication tool; it encodes a wealth of information about a person's identity, psychological state and social context, providing valuable insights for diverse fields including psychology, marketing and healthcare. Across three studies spanning seven datasets in different domains and over 880,000 texts, we show that the widespread adoption of large language models (LLMs) as writing assistants is linked to declines in linguistic diversity, interfering with the societal and psychological insights language provides. While core content is retained when LLMs polish and
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.
Background/Objectives: Healthcare-associated infections (HAIs), including sepsis, represent a major challenge in clinical practice owing to their impact on patient outcomes and healthcare systems. Large language models (LLMs) offer a potential solution by analyzing clinical documentation and providing guideline-based recommendations for infection management. This study aimed to evaluate the performance of LLMs in extracting and assessing clinical data for appropriateness in infection prevention and management practices of patients admitted to an infectious disease ward. Methods: This retrospec
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.
INTRODUCTION: Large language models (LLMs) have increasingly demonstrated utility in medical education and professional examinations. However, their reliability, accuracy, and consistency in answering complex surgical questions remain unclear. This study aims to assess the accuracy, consistency, and intermodel reliability of four widely used LLMs, ChatGPT 4o, Google Gemini, Perplexity AI, and Microsoft Copilot, in answering Fellowship of the Royal Colleges of Surgeons Section 1 single best answer questions.
METHODS: A total of 50 single best answer-type questions from the official Joint Commi
СтатьяОценочное исследованиеПолный 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: Patient-provider interactions could inform care quality and communication but are rarely leveraged because collecting and analyzing them is both time-consuming and methodologically complex. The growing availability of large language models (LLMs) makes these analyses more feasible, though their accuracy remains uncertain. Objectives: Assess an LLM's ability to analyze patient-provider interactions. Design: Compare a human's and an LLM's codings of clinical encounter transcripts. Setting/Subjects: Two hundred and thirty-six potential symptom discussions from transcripts of clinical
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.
The incorporation of generative artificial intelligence (AI) models, like ChatGPT, into orthopedic surgery, has generated considerable interest among medical professionals. This paper provides an overview of the latest research on using ChatGPT in orthopedics. It explores the potential applications, advantages, obstacles, and ethical concerns of implementing this technology. Based on various studies, this paper delves into how ChatGPT contributes to patient communication, treatment planning, surgical outcomes, and diagnostic processes in orthopedic care. Although there is great potential for t
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.
INTRODUCTION AND AIMS: Large language models (LLMs), such as ChatGPT and Gemini, are increasingly being used in medical domains, including dental diagnostics. Despite advancements in image-based deep learning systems, LLM diagnostic capabilities in oral and maxillofacial surgery (OMFS) for processing multi-modal imaging inputs remain underexplored. Radiolucent jaw lesions represent a particularly challenging diagnostic category due to their varied presentations and overlapping radiographic features. This study evaluated diagnostic performance of ChatGPT 4o and Gemini 2.5 Pro using real-world O
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: The increasing use of patient portal messages has enhanced patient-provider communication. However, the high volume of these messages has also contributed to physician burnout.
METHODS: Patient-generated portal messages sent to a single cancer center from 2011 to 2023 were extracted. BERTopic, a natural language processing topic modeling technique based on large language models, was optimized. For further categorization, the topic words were labeled using GPT-4, followed by review by two oncologists. Uniform Manifold Approximation and Projection was used for dimensionality reduction
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.