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
52032 публикаций
Поиск: 209 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
PURPOSE: Thyroid eye disease (TED) exhibits profound phenotypic heterogeneity that conventional binary thyrotropin receptor antibody fails to capture. We aimed to deconstruct this heterogeneity by establishing a cytokine-derived molecular taxonomy.
METHODS: We profiled 102 plasma cytokines in 101 TED patients using a Luminex assay. Integrative machine learning identified key cytokine signatures. Unsupervised K-means clustering defined four discrete endotypes. A diagnostic nomogram (named the cytokine-derived cluster [CKC] score) was developed and evaluated in an independent external cohort.
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: Early identification of neonates at risk of retinopathy of prematurity (ROP) is essential to prevent vision loss. The goal of this study was to develop, test, and validate machine learning (ML) models to predict which newborns will develop ROP and require treatment.
METHODS: A real-world, de-identified, clinical dataset including 23,404 medical records from 9205 individuals was abstracted, curated, and processed from 25 newborn care units in Odisha, India. A sequential two-step strategy was used: STEP 1 used demographic, perinatal, laboratory, and NICU variables to predict the dev
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: ST-elevation myocardial infarction (STEMI) exhibits substantial clinical heterogeneity complicating prehospital risk stratification. Traditional risk assessment tools often fail to capture the complexity of this condition. Machine learning offers opportunities to identify complex clinical patterns not readily apparent during prehospital care.
AIM: To identify distinct phenotypes in STEMI patients using unsupervised machine learning algorithms based on prehospital parameters, and to determine their association with short-term mortality and cardiovascular outcomes.
METHODS: Prospec
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Trachoma remains a leading infectious cause of blindness in endemic regions despite progress towards global elimination. Accurate and scalable diagnosis remains challenging in areas with limited ophthalmic expertise. We developed and evaluated a reproducible transfer learning model using eyelid image-based data.
METHODS: We retrospectively analysed anonymised inner eyelid photographs collected from trachoma prevalence surveys conducted in Ethiopia, Tanzania, Australia, Solomon Islands, Colombia, the Gambia, and Guatemala (n = 572 images). Images were categorized as trachoma (n = 2
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.
We argue that the core methods of modern machine learning-conformal prediction, large language models and in-context learning, and generative/diffusion models-are not rivals to Bayesian inference but implementations of it, almost always of its predictive (de Finetti) form rather than its parameter-centric (prior-to-posterior) form. (1) Background: A quarter-century after Breiman contrasted the "data-modeling" and "algorithmic" cultures of statistics, we revisit that dichotomy and argue that the predictive view dissolves it-both cultures target the one-step-ahead density p(yn+1∣y1:n), differing
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.
INTRODUCTION: Sepsis is a systemic inflammatory response syndrome caused by infection and remains a leading cause of mortality worldwide. Abnormal body temperature, especially hypothermia (body temperature < 36°C), is a key clinical feature in sepsis patients and is closely associated with disease severity, impaired immune function, and poor prognosis. Early prediction of hypothermia is crucial for timely intervention and improving prognosis.
MATERIAL AND METHODS: This study used machine learning algorithms to train and validate a prediction model for early temperature changes in critically i
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.
Breast cancer is one of the most serious diseases and a leading cause of cancer-related deaths for women worldwide. This study evaluates and compares the performance of several supervised machine learning algorithms for breast cancer tumor classification, using a real-world dataset (sourced from Kaggle.com). From an initial 212 observations, the final dataset was reduced to 205 after handling missing values. We employed logistic regression, decision tree, random forest, and support vector machines (SVMs) with various kernels, focusing on model accuracy, feature importance, and the impact of di
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: Integrating machine learning (ML) models into wearable or connected devices to deliver early warning alerts prior to atrial fibrillation (AF) onset may represent an effective preventive strategy. Machine learning algorithms applied to two-lead Holter electrocardiogram (ECG) recordings can support the development of predictive models capable of detecting imminent paroxysmal AF episodes within short-term windows. This approach could facilitate a more targeted 'pill-in-the-pocket' (PITP)-like intervention strategy, potentially enhancing timely therapeutic actions and improving patie
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.
Machine learning (ML) is a type of artificial intelligence that assists computers in the acquisition of knowledge through data analysis, thus creating machines that can complete tasks otherwise requiring human intelligence. Among its various applications, it has proven groundbreaking in healthcare as well, both in clinical practice and research. In this editorial, we succinctly introduce ML applications and present a study, featured in the latest issue of the World Journal of Clinical Cases. The authors of this study conducted an analysis using both multiple linear regression (MLR) and ML meth
Редакционная 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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2025eng
OBJECTIVE: Perineural invasion (PNI) significantly influences postoperative recurrence and survival in intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) patients. This study aims to develop and validate an interpretable model that can be used to predict PNI in ICC cases before surgery.
METHODS: Retrospective clinical information was gathered from ICC patients (n = 250) at our hospital, covering the period from January 2012 to January 2022. The patients were randomly assigned to the training group (n = 176, 70.4 %) and validation group (n = 74, 29.6 %). We employed four machine learning algorithms to esta
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.
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that is universally fatal and has no cure. Heterogeneity of clinical presentation, disease onset, and proposed pathological mechanisms are key reasons why developing impactful therapies for ALS has been challenging. Here we analyzed data from two postmortem cohorts: one with bulk transcriptomes from 297 ALS patients and a separate cohort of single cell transcriptomes from 23 ALS patients. Using unsupervised machine learning, we found three groups of ALS patients characterized by synaptic dysfunction (34%), neuronal regeneration
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: In radiation oncology, precision and timeliness of both planning and treatment are paramount values of patient care. Machine learning has increasingly been applied to various aspects of photon radiotherapy to reduce manual error and improve the efficiency of clinical decision making; however, applications to proton therapy remain an emerging field in comparison. This systematic review aims to comprehensively cover all current and potential applications of machine learning to the proton therapy clinical workflow, an area that has not been extensively explored in literatur
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), one of the largest curated repositories of population-level health indicators including physical examinations, blood/urine biochemistry, self-reported surveys, and dietary intake, offers rich resources for oral health research but presents challenges for machine learning analysis due to heterogeneity, missing data, and complexity. Dental caries, the most prevalent chronic disease worldwide, is a multifactorial disease and exhibits variability in clinical manifestation, calling for advanced analytical approaches for deeper understanding
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.
Acute Kidney Injury (AKI) is a major health concern with high costs and poor outcomes, partly due to late diagnosis. This paper reviews the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to overcome these limitations by enabling earlier and more accurate prediction and prognostication of AKI. Many studies on AI and ML models used to predict and prognosticate AKI were included in the review. The focus was on models that analyze complex datasets, including real-time data streams like novel biomarkers and continuous vital signs, to achieve earlier and more accurate predicti
СтатьяОбзорПоиск 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.
Despite advancements in in vitro fertilization (IVF) over the past 30 years, its outcome effectiveness remains low (20-40%). This study introduces a microfluidic-based machine learning framework to improve predictive accuracy in oocyte quality assessment. Immature oocytes were recorded as they passed through a custom-designed microfluidic channel under controlled flow. Using image processing, two biomechanical features-Cortical Tension (CT) and Deformation Index (DI)-were extracted. Additionally, oocyte diameter and the critical flow rate (Q)-defined as the minimum flow rate necessary for an 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.
BACKGROUND: The alcohol cue-exposure paradigm is widely used in alcohol use disorder (AUD) research. Individuals with AUD exhibit considerable variability in their alcohol cue-reactivity, highlighting the need to identify characteristics that contribute to this heterogeneity. This study applied machine learning models to identify clinical and sociodemographic predictors of subjective alcohol cue-reactivity (ALCUrge).
METHODS: Individuals with AUD (N = 139; 83 M/56F) completed an alcohol cue-exposure paradigm and a battery of clinical and sociodemographic measures. ALCUrge (primary outcome var
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.
ObjectivesThis scoping review aims to clarify the definition and trajectory of citizen-led scientific research (so-called citizen science) within the healthcare domain, examine the degree of integration of machine learning (ML) and the participation levels of citizen scientists in health-related projects.Materials and methodsIn January and September 2024 we conducted a comprehensive search in PubMed, Scopus, Web of Science, and EBSCOhost platform for peer-reviewed publications that combine citizen science and machine learning (ML) in healthcare. Articles were excluded if citizens were merely p
Поиск 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 describe the steps of our machine learning pipeline to phenotype oocyte based on images/movies acquired noninvasively in transmitted light. The pipeline allows to extract hundreds of morphological/dynamical features describing individual oocytes by segmenting the oocyte contours and measuring the corresponding features. Oocytes are then characterized by running feature-based machine learning algorithm on the features.
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 AND OBJECTIVES: Blood donor return behaviour is frequently examined through questionnaires assessing donors' motivations, attitudes, awareness and willingness to donate. An enhanced donor invitation model that better predicts donation dynamics using specific behavioural variables is needed. This study aims to incorporate machine learning into processing blood donor datasets, thereby increasing donor return rates through precision marketing.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study was conducted between 1 January 2022 and 31 December 2023, focusing on blood donors whose recor
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.
OBJECTIVE: Accurate identification of children who will develop delay (DD) is challenging for therapists because recent studies have reported that children who underwent early intervention achieved more favorable outcomes than those who did not. In this study, we have investigated how the frequencies of three types of therapy, namely the physical therapy, the occupational therapy, and the speech therapy, received by a child can be exploited to predict whether the child suffers from DD or not. The effectiveness of the proposed approach is of high interest as these features can be obtained with
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.