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
20313 публикаций
Поиск: 146 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 983 с найденным полным текстом
Computer methods and programs in biomedicine2013eng
The purpose of this study was to develop an automatic classifier to increase the accuracy of the forced oscillation technique (FOT) for diagnosing early respiratory abnormalities in smoking patients. The data consisted of FOT parameters obtained from 56 volunteers, 28 healthy and 28 smokers with low tobacco consumption. Many supervised learning techniques were investigated, including logistic linear classifiers, k nearest neighbor (KNN), neural networks and support vector machines (SVM). To evaluate performance, the ROC curve of the most accurate parameter was established as baseline. To deter
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 main aim of our study was to investigate the possibility of applying machine learning techniques to the analysis of electromyographic patterns (EMG) collected from arthritic patients during gait. The EMG recordings were collected from the lower limbs of patients with arthritis and compared with those of healthy subjects (CO) with no musculoskeletal disorder. The study involved subjects suffering from two forms of arthritis, viz, rheumatoid arthritis (RA) and hip osteoarthritis (OA). The analysis of the data was plagued by two problems which frequently render the analysis of this type of da
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.
BACKGROUND: Population-based investigations aimed at uncovering genotype-trait associations often involve high-dimensional genetic polymorphism data as well as information on multiple environmental and clinical parameters. Machine learning (ML) algorithms offer a straightforward analytic approach for selecting subsets of these inputs that are most predictive of a pre-defined trait. The performance of these algorithms, however, in the presence of covariates is not well characterized.
METHODS AND RESULTS: In this manuscript, we investigate two approaches: Random Forests (RFs) and Multivariate A
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 systematic review evaluated traditional machine learning (TML) and deep learning (DL) approaches for obesity prediction in longitudinal studies and obesity classification in cross-sectional studies. PubMed, Scopus, and Web of Science were searched from inception to June 15, 2025. Studies applying these algorithms and reporting performance metrics were included. Seventeen studies (three longitudinal and fourteen cross-sectional) met the inclusion criteria. Only one of the 17 included studies performed independent external validation, and calibration reporting was extremely limited, highlig
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.
Accurate discrimination between iron deficiency anemia (IDA) and thalassemia trait (TT) is clinically essential for the effective management of patients with hypochromic microcytic anemia. Although numerous discrimination indices based on red blood cell (RBC) parameters have been proposed, their diagnostic accuracy remains suboptimal and highly population-specific. This study aimed to develop and validate a machine learning model to enhance discriminative performance. We utilized a derivation cohort of 376 patients (IDA, n = 186; TT, n = 190) for model development and internal validation, and
СтатьяСравнительное 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.
Rice (Oryza sativa L.) is Bangladesh's staple crop, cultivated across three distinct seasons: Rabi (Boro), Kharif-1 (Aus) and Kharif-2 (Aman). This study develops an integrated, cloud-independent framework for mapping Aus and Aman rice areas using freely available Sentinel-1 C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery; to accomplish this, supervised machine-learning (ML) algorithms are used in the Google Earth Engine (GEE) platform. Time-series dual-polarization (VV and VH) backscatter data were analyzed for June-November 2021 (Aman) and March-August 2022 (Aus). Four ML models such as Classi
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.
Chronic kidney disease, CKD in short, is a kind of long-term kidney illness in which rapid deterioration of kidney function is observed over a period of time. Unlike other organs, this damage in kidney function cannot be recovered and reversed as well. Moreover, in its early stages, asymptomatic renal disease is highly prevalent, making early identification with conventional clinical approaches difficult. Thus, early and accurate detection of risk factors is a very challenging step in CKD diagnosis.This research work showed earlier and effective identification of risk factors using notable fea
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: Pneumonia, including influenza, COVID-19, and community-acquired pneumonia, is a major global health burden associated with high morbidity, mortality, and frequent progression to respiratory failure requiring intubation. Early identification of patients at risk of endotracheal intubation is essential to improve outcomes and optimize ICU resource allocation, yet existing prognostic tools remain limited in predicting this need. This study evaluated the performance of machine learning (ML) algorithms in predicting endotracheal intubation among patients with pneumonia during hospital s
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Machine learning (ML) applied to diffusion tensor imaging (DTI) has emerged as a promising tool for detecting microstructural brain alterations in movement disorders. However, existing studies vary widely in design, sample size, imaging pipelines, and analytic rigor, resulting in high methodological heterogeneity that limits quantitative comparability.
OBJECTIVES: This exploratory meta-analysis and narrative synthesis aimed to characterize performance trends, methodological diversity, and sources of variability among ML models trained on DTI data for classifying movement disorders
СтатьяМетаанализОбзорПолный 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: Cervical cancer morbidity and mortality remain a significant global health challenge worldwide, with an age-standardized incidence rate (ASR) of 7.3/100,000 in 2022. Low and Middle-Income Countries (LMICs), especially sub-Saharan Africa, have the highest incidence and mortality of cervical cancer, with 70% to 90% of cervical cancer cases and deaths, respectively. Despite Rwanda's considerable efforts, cervical cancer remained the second most prevalent cancer among Rwandan women in 2023. Although numerous studies have explored the relationship between early detection and better outc
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: Acute myeloid leukemia (AML) is a heterogenous hematologic malignancy that maintains high relapse rates and poor survival despite ongoing treatment advances. There is critically unmet need for consistently providing long-term survival with minimal treatment toxicity for AML patients. Advances in artificial intelligence/machine learning (AI/ML) offer new approaches to addressing clinical challenges in AML.
METHODS: In this systematic narrative review, 426 publications focusing on the intersection of AML and AI/ML between January 1, 2010, and July 30, 2024, are reviewed.
RESULTS:
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of dementia, emphasizing the critical need for the development of biomarkers that facilitate accurate and objective assessment of disease progression for early detection and intervention to delay its onset. In our study, three AD datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) database were integrated for differential expression analysis, followed by a weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and potential AD biomarkers were screened. Our study identified UBE2N as a promising biomarker for AD. Functional enrichment analysis reveale
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.
It is necessary to predict hair mercury (Hg) levels and specify the related effective factors to develop preventive strategies to reduce Hg exposure in different regions. This study is the first effort to investigate the effectiveness of eight machine learning (ML) models (including multiple linear regression, decision tree regression, least absolute shrinkage and selection operator, multivariate adaptive regression splines, random forest, extreme gradient boosting, K-nearest neighbor, and Gaussian process) for predicting hair Hg levels and identifying the most important factors affecting them
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.
Objective: Blood pressure (BP) is a vital factor for human health and survival, and its elevation and fluctuations can have dangerous consequences on an individual's well-being. Traditional BP measurement methods-including cuff-based devices and invasive arterial catheters-are unsuitable for continuous monitoring in daily life: cuffs are intermittent and uncomfortable, whereas arterial lines provide continuous data but are invasive and confined to clinical settings (e.g., ICUs/ORs). In response to this requirement, we propose a cuff-less, continuous, and noninvasive system for BP measurement u
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 presents the modeling and simulation of carbon dioxide (CO₂) absorption in hybrid amine solutions using machine learning algorithms and response surface methodology (RSM). The process was governed by adjustable input parameters, including pressure (0.50-7.76 bar), temperature (292.8-343.1 K), time (0-1680 s), and solvent concentrations (1-5 wt% for N-methyl diethanolamine (MDEA), 1-5 wt% for sulfolane, and 1-5 wt% for piperazine (PZ)). The primary objective was to leverage the synergistic effects of chemical and physical solvents for enhanced CO₂ absorption. Seven machine learning m
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.
Net benefit is the most widely used metric for evaluating the clinical utility of medical prediction models. The approach applies decision analytic theory to weight true and false positives depending on the relative consequences of different decision outcomes. It is plausible that there are at least some machine learning scenarios where optimization of the objective function during model development will not optimize net benefit during model evaluation. We therefore hypothesize that optimizing net benefit during model development will in some cases ultimately lead to higher clinical utility th
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Machine learning offers a novel approach to improve surgical triage in pediatric craniomaxillofacial trauma, where decision-making often relies on clinician judgment without standardized criteria. This retrospective study used data from the National Trauma Data Bank (2017-2022) to evaluate the performance of machine learning algorithms in predicting the need for open surgical fixation among pediatric patients with facial fractures. Multivariable logistic regression identified fracture patterns, neurologic and dental injuries, and trauma center characteristics as significant predictors of open
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.
PURPOSE: Rheumatoid arthritis (RA) is a persistent inflammatory condition, and electroacupuncture (EA) has been demonstrated to effectively reduce the symptoms associated with RA. However, the molecular mechanisms underlying the effects of EA in RA remained poorly understood. This study aimed to identify potential diagnostic biomarkers for RA and elucidated the molecular targets of EA by using bioinformatics analysis and machine learning algorithms in peripheral blood samples.
METHODS: We obtained datasets from the Gene Expression Omnibus(GEO) database containing samples from RA patients (GSE
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.
Angioimmunoblastic T-cell lymphoma (AITL) is a life-threatening hematological malignancy. For patients with poor prognosis, especially those with expected survival less than 1 year, the benefits from traditional regimens are extremely limited. Therefore, we aimed to develop an interpretable machine learning (ML)-based model to predict the 1-year overall survival (OS) of AITL patients. A total of 223 patients with AITL treated in 4 centers in China were included. Five ML algorithms were built to predict 1-year outcome based on 16 baseline characteristics. Recursive feature elimination (RFE) met
СтатьяМногоцентровое 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.
To identify disease signature genes associated with immune infiltration in nonalcoholic steatohepatitis (NASH), we downloaded 2 publicly available gene expression profiles, GSE164760 and GSE37031, from the gene expression omnibus database. These profiles represent human NASH and control samples and were used for differential genes (DEGs) expression screening. Two machine learning methods, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression model and Support Vector Machine Recursive Feature Elimination, were used to identify candidate disease signature genes. The CIBERSORT deconvolut
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.