m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

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…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

1064 публикаций

Поиск: 143 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 485 с найденным полным текстом

Artificial Intelligence in Breast Reconstruction: Enhancing Surgical Planning, Aesthetic Outcomes, and Patient-Centered Care.

The integration of artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the field of breast reconstruction, with applications spanning surgical planning, complication prediction, patient-reported outcome assessment, esthetic evaluation, and patient education. A comprehensive narrative review was performed to evaluate the integration of AI technologies in breast reconstruction, encompassing preoperative planning, intraoperative use, and postoperative care. Emerging evidence highlights AI's growing utility across these domains. Machine learning algorithms can predict postoperative complications

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 41227217Открыть статью

Machine Learning Approaches to Prognostication in Traumatic Brain Injury.

PURPOSE OF REVIEW: This review investigates the use of machine learning (ML) in prognosticating outcomes for traumatic brain injury (TBI). It underscores the benefits of ML models in processing and integrating complex, multimodal data-including clinical, imaging, and physiological inputs-to identify intricate non-linear relationships that traditional methods might overlook. RECENT FINDINGS: ML algorithms of clinical features, neuroimaging, and metrics from the autonomic nervous system enhance the early detection of clinical deterioration and improve outcome prediction. Challenges persist, inc

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 39969697Открыть статью

An Adaptive Blockchain Framework for Federated IoMT with Reinforcement Learning-Based Consensus and Resource Forecasting.

The rapid growth of the Internet of Medical Things (IoMT) has increased the adoption of remote healthcare applications and telemedicine services. A Massive amount of sensitive healthcare care is being gathered daily by IoT devices. . Managing the continuous flow of data streams while maintaining low latency, scalability and security remains as a challenge in traditional IoMT architectures. These problems lead to delays in real-time healthcare decision-making which is critical and increases system overhead. . To address these problems, the proposed work introduces a novel framework that integra

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 41667513Открыть статью

Classification of Individuals With COVID-19 and Post-COVID-19 Condition and Healthy Controls Using Heart Rate Variability: Machine Learning Study With a Near-Real-Time Monitoring Component.

BACKGROUND: Heart rate variability (HRV) is a validated biomarker of autonomic and inflammatory regulation and has been associated with both acute COVID-19 and post-COVID-19 condition. Although reverse transcription polymerase chain reaction remains the diagnostic gold standard for acute infection, there is a lack of accessible, noninvasive physiological tools to support ongoing monitoring and stage differentiation of COVID-19 and its sequelae. The growing availability of wearable devices capable of real-time HRV data collection opens up opportunities for early detection and health status clas

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 40553043Открыть статью

Unveiling surgical expertise through machine learning in a novel VR/AR spinal simulator: A multilayered approach using transfer learning and connection weights analysis.

BACKGROUND: Virtual and augmented reality surgical simulators, integrated with machine learning, are becoming essential for training psychomotor skills, and analyzing surgical performance. Despite the promise of methods like the Connection Weights Algorithm, the small sample sizes (small number of participants (N)) typical of these trials challenge the generalizability and robustness of models. Approaches like data augmentation and transfer learning from models trained on similar surgical tasks address these limitations. OBJECTIVE: To demonstrate the efficacy of artificial neural network and

СтатьяПоддержка 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 38944904Открыть статью

Hematopoietic stem cell aging: a review of transcriptional and multi-omics insights and potential paths for AI integration.

Hematopoietic stem cell (HSC) aging underlies age-related immune decline, anemia and increased risk of hematologic malignancies, including clonal hematopoiesis and leukemia. Many available microarray and bulk RNA sequencing studies have elucidated conserved transcriptional hallmarks, such as myeloid bias, inflammation dysregulation, and self-renewal reinforcement in aged HSCs across mouse and human models. Here, we review key publicly available transcriptome and epigenome datasets from landmark studies, highlighting their contributions to defining HSC molecular aging signatures. We also summar

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 42618695Открыть статью

AI-driven de novo design of BRAF inhibitors with enhanced binding affinity and optimized drug-likeness.

BACKGROUND: Traditional drug discovery methods, such as high-throughput screening (HTS), are often inefficient and costly, especially in complex areas like oncology. The BRAF V600E mutation is a validated therapeutic target in cancers such as melanoma, thyroid carcinoma, and colorectal cancer. However, existing BRAF inhibitors face challenges like acquired resistance and off-target toxicity. Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool for designing novel inhibitors more efficiently. METHODS: This study employed REINVENT 4, an advanced machine learning (ML) framework usin

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 41497266Открыть статью

Biomimetic Design of Biopolymer-Based Water-Resistant Food Packaging Materials.

With the growing demand for sustainable and eco-friendly food packaging, biopolymer-based materials are emerging as promising candidates due to their recyclability, biodegradability, and food safety. However, in practical applications dealing with high moisture content or perishable foods, their lack of water resistance poses a significant barrier, limiting their widespread use. This review comprehensively summarizes recent advances in biomimetic strategies to overcome these limitations of biopolymer-based packaging, focusing specifically on water resistance and hydrophobic biopolymer-based pa

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 42746747Открыть статью

Enhancing cybersecurity through script development using machine and deep learning for advanced threat mitigation.

This scholarly paper explores the utilization of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) methodologies to enhance the cybersecurity aspects of script development. Given the increasing panorama of threats in contemporary software creation, cybersecurity has ascended to a critical realm of concern. Traditional security measures frequently prove inadequate in countering complex breaches. However, ML and DL present promising solutions by facilitating automated and intelligent scrutiny of security-centric tasks. In this investigation, we leverage the Fashion MNIST dataset, deploying a Convolut

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 40065042Открыть статью

Thermomechanical performance and RSM-ANN modeling of earth bricks reinforced with alkali-treated Syagrus romanzoffiana fibers and derived biochar.

The construction sector faces urgent challenges to provide affordable, sustainable housing solutions amid rapid global population growth and climate change pressures. Developing earth-based construction materials with enhanced thermomechanical properties represents a strategic response to meet these global housing needs while reducing carbon emissions from traditional fired bricks. This study optimizes hybrid waste from Syagrus romanzoffiana palm trees (WSrP) and biochar (BC) produced by the pyrolysis of fruit waste from Syagrus romanzoffiana palm trees (FWSrP) for reinforced stabilized earth

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 41997998Открыть статью

Iterative free-energy optimization for recurrent neural networks (INFERNO).

The intra-parietal lobe coupled with the Basal Ganglia forms a working memory that demonstrates strong planning capabilities for generating robust yet flexible neuronal sequences. Neurocomputational models however, often fails to control long range neural synchrony in recurrent spiking networks due to spontaneous activity. As a novel framework based on the free-energy principle, we propose to see the problem of spikes' synchrony as an optimization problem of the neurons sub-threshold activity for the generation of long neuronal chains. Using a stochastic gradient descent, a reinforcement signa

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 28282439Открыть статью

Artificial intelligence in tobacco control: A systematic scoping review of applications, challenges, and ethical implications.

BACKGROUND: Tobacco use remains a significant global health challenge, contributing substantially to preventable morbidity and mortality. Despite established interventions, outcomes vary due to scalability issues, resource constraints, and limited reach. OBJECTIVE: To systematically explore current artificial intelligence (AI) applications within tobacco control, highlighting their usefulness, benefits, limitations, and ethical implications. METHOD: This scoping review followed the Arksey and O'Malley framework and PRISMA-ScR guidelines. Five major databases (PubMed, Scopus, Web of Science,

СтатьяScoping ReviewПоддержка 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 40409168Открыть статью

Explainable machine learning differentiates necrotizing fasciitis and osteomyelitis via routine blood biomarkers.

Necrotizing fasciitis (NF) and osteomyelitis (OM) are severe, limb-threatening infections with overlapping features, making early differentiation challenging. To address this, we developed and validated an explainable machine learning model using routine blood biomarkers from a retrospective, multi-center cohort of 3415 patients (579 NF, 2836 OM). Data from a primary center were used for model development, with data from a second center serving as an independent external testing cohort. Systematic evaluation identified an optimal 10-biomarker LightGBM model that achieved outstanding discrimina

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 42056542Открыть статью

Psychosocial Distress and Radiation Treatment Interruptions in Patients With Cancer Using Machine Learning and Regression: Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Uninterrupted delivery of radiation therapy is critical to cancer treatment quality. Unplanned radiation treatment interruptions compromise tumor control and survival. Although previous studies have explored clinical and sociodemographic factors influencing treatment adherence, the role of psychosocial distress and related symptoms remains unclear. OBJECTIVE: This study aims to identify patient-reported psychosocial predictors of radiation treatment interruptions from patient-reported distress screening data integrated with clinical and socioeconomic correlates via traditional and

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 42896154Открыть статью

Beyond visual inspection: can a multimodal machine learning model improve the preoperative differentiation of endometrial polyps from non-polypoid endometrial lesions?

OBJECTIVE: To develop a multimodal machine learning model that integrates clinical data and ultrasound features to improve the non‑invasive preoperative differentiation between endometrial polyps (EMPs) and non‑polypoid endometrial lesions (including polypoid hyperplasia and normal endometrial tissue). METHODS: This single‑center retrospective cohort study included 913 patients with a preoperative diagnosis of endometrial polyp confirmed by postoperative pathology. Based on pathological findings, patients were categorized into a typical polyp group (n = 601) and a non‑polyp group (n = 312, co

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 42477657Открыть статью

Deciphering the molecular fingerprint of haemoglobin in lung cancer: A new strategy for early diagnosis using two-trace two-dimensional correlation near infrared spectroscopy (2T2D-NIRS) and machine learning techniques.

Lung cancer remains one of the deadliest malignancies worldwide, highlighting the need for highly sensitive and minimally invasive early diagnostic methods. Near-infrared spectroscopy (NIRS) offers unique advantages in probing molecular vibrational information from blood, effectively capturing potential structural changes in haemoglobin (Hb) in lung cancer patients. In this study, we address the challenge of detecting subtle Hb features within the broader blood matrix and introduce an innovative two-stage spectral analysis framework. First, continuous wavelet transform (CWT) is employed to enh

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 40163927Открыть статью

Metagenomic profiling and predictive modeling of the gut microbiome reveal signatures of gestational disease.

The gut microbiome plays a vital role in maternal health and pregnancy outcomes, yet its impact on conditions like gestational hypertension (GH) and gestational diabetes mellitus (GDM) remains poorly understood. This study explores how the gut microbiome differs between pregnant women with these conditions and healthy controls, using metagenomic sequencing to analyze microbial composition and function. Our findings reveal that women with GH and GDM exhibit greater microbiome variability and distinct shifts in bacterial communities compared to healthy pregnancies. Key beneficial bacteria, such

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 41879323Открыть статью

Predicting hepatocellular carcinoma in people with hepatitis B: a comparison between Cox proportional hazard and machine learning models.

BACKGROUND AND AIM: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a leading cause of cancer-related death worldwide, with chronic hepatitis B virus (HBV) infection being a major risk factor. To date, existing predictive scores of HCC are mainly based on traditional Cox proportional hazard (CPH) models. This study aimed to compare the variable selection process and performance of CPH models with those of machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms in predicting HCC among patients with chronic HBV infection. METHODS: We used data from 4,370 individuals with chronic HBV infection enrolled in the

Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоиск 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 41962179Открыть статью

Cross-cohort genetic risk prediction for Alzheimer's disease: a transfer learning approach using GWAS and deep learning models.

Alzheimer’s Disease (AD) represents a growing global health challenge, driven by complex genetic factors and diverse risk contributors. Currently, an estimated 55 million people worldwide are affected by dementia, with AD responsible for 60–70% of these cases. This paper explores the application of advanced machine learning approaches to predict AD risk using Genome-Wide Association Studies data from multiple cohorts, with a particular focus on transfer learning and feature selection techniques. We evaluate the performance of Wide and Deep Neural Networks and Multi-Head Attention in assessing

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 41430307Открыть статью

An evaluation of first-year medical students' perspectives on hands-on learning of living anatomy using ultrasonography in anatomy.

BACKGROUND: Cadaveric dissection has been the gold standard teaching tool and often medical students find it challenging to visualize the functioning human. Point-of-care ultrasound is the future stethoscope and hence, the study aimed to validate students' perceptions on hands-on ultrasound session. METHODS: Ultrasound hands-on sessions on upper limb (UL) and lower limb (LL) extremities were given to 100 undergraduate students of 2 batches by trained anatomy faculty. The learning targets were met to achieve a parallel presentation of anatomic structures in dissection and ultrasound demonstrat

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 42491601Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты