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
34017 публикаций
Поиск: 108 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом
Artificial intelligence (AI) is a field of study that strives to replicate aspects of human intelligence into machines. Preventive cardiology, a subspeciality of cardiovascular (CV) medicine, aims to target and mitigate known risk factors for CV disease (CVD). AI's integration into preventive cardiology may introduce novel treatment interventions and AI-centered clinician assistive tools to reduce the risk of CVD. AI's role in nutrition, weight loss, physical activity, sleep hygiene, blood pressure, dyslipidemia, smoking, alcohol, recreational drugs, and mental health has been investigated. AI
СтатьяОбзорПоиск 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 use of artificial intelligence (AI) in human reproduction is a rapidly evolving field with both exciting possibilities and ethical considerations. This technology has the potential to improve success rates and reduce the emotional and financial burden of infertility. However, it also raises ethical and privacy concerns. This paper presents an overview of the current and potential applications of AI in human reproduction. It explores the use of AI in various aspects of reproductive medicine, including fertility tracking, assisted reproductive technologies, management of pregnancy complicati
СтатьяОбзорПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) studies show how to program computers to simulate human intelligence and perform data interpretation, learning, and adaptive decision-making. Within pediatric otolaryngology, there is a growing body of evidence for the role of AI in diagnosis and triaging of acute otitis media and middle ear effusion, pediatric sleep disorders, and syndromic craniofacial anomalies. The use of automated machine learning with robotic devices intraoperatively is an evolving field of study, particularly in the realms of pediatric otologic surgery and computer-aided planning for maxillo
СтатьяОбзорПоиск 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.
Postpartum hemorrhage (PPH) remains a significant contributor to maternal mortality and morbidity worldwide, with approximately 14 million women affected annually and 70,000 resulting deaths. Despite advances in health care, PPH continues to pose challenges even in developed settings. Apart from mortality, PPH leads to various adverse outcomes and morbidity. Recently, there has been a surge in interest in using artificial intelligence (AI), including machine learning and deep learning, across many areas of health care. This article explores the application of AI in tackling PPH, including pred
СтатьяОбзорПоиск 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 OF REVIEW: This narrative review aims to outline the current available evidence, challenges, and future perspectives of Artificial Intelligence (AI) in the diagnosis and management of priapism, a condition marked by prolonged and often painful erections that presents unique diagnostic and therapeutic challenges.
RECENT FINDINGS: Recent advancements in AI offer promising solutions to face the challenges in diagnosing and treating priapism. AI models have demonstrated the potential to predict the need for surgical intervention and improve diagnostic accuracy. The integration of AI model
СтатьяОбзорПоиск 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.
Письмо в редакциюПоиск 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 amount and quality of data being used in our everyday lives continue to advance in an unprecedented pace. This digital revolution has permeated healthcare, specifically spine surgery, allowing for very advanced and complex computational analytics, such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). The integration of these methods into clinical practice has just begun, and the following review article will describe AI/ML, demonstrate how it has been applied in adult spinal deformity surgery, and show its potential to improve patient care touching on future directions.
СтатьяОбзорПоиск 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: Keratoconus remains difficult to diagnose, especially in the early stages. It is a progressive disorder of the cornea that starts at a young age. Diagnosis is based on clinical examination and corneal imaging; though in the early stages, when there are no clinical signs, diagnosis depends on the interpretation of corneal imaging (e.g. topography and tomography) by trained cornea specialists. Using artificial intelligence (AI) to analyse the corneal images and detect cases of keratoconus could help prevent visual acuity loss and even corneal transplantation. However, a missed diagno
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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.
Recent advances in artificial intelligence have provided ophthalmologists with fast, accurate, and automated means for diagnosing and treating ocular conditions, paving the way to a modern and scalable eye care system. Compared to other ophthalmic disciplines, neuro-ophthalmology has, until recently, not benefitted from significant advances in the area of artificial intelligence. In this narrative review, we summarize and discuss recent advancements utilizing artificial intelligence for the detection of structural and functional optic nerve head abnormalities, and ocular movement disorders in
СтатьяОбзорПоиск 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.
Recently, increasing attention has been paid to the application of artificial intelligence (AI) to the diagnosis of diverse hepatic diseases, which comprises traditional machine learning and deep learning. Recent studies have shown the possible value of AI based data mining in predicting the incidence of hepatitis, classifying the different stages of hepatitis, diagnosing or screening for hepatitis, forecasting the progression of hepatitis, and predicting response to antiviral drugs in chronic hepatitis C patients. More importantly, AI based on radiology has been proven to be useful in predict
СтатьяОбзорПоиск 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.
Celiac disease (CD) has been on the rise in the world and a large part of it remains undiagnosed. Novel methods are required to address the gaps in prompt detection and management. Artificial intelligence (AI) has seen an exponential surge in the last decade worldwide. With the advent of big data and powerful computational ability, we now have self-driving cars and smart devices in our daily lives. Huge databases in the form of electronic medical records and images have rendered healthcare a lucrative sector where AI can prove revolutionary. It is being used extensively to overcome the barrier
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.
Technological developments in ophthalmic imaging and artificial intelligence (AI) create new possibilities for diagnostics in eye care. AI has already been applied in ophthalmic diabetes care. AI-systems currently detect diabetic retinopathy in general practice with a high sensitivity and specificity. AI-systems for the screening, monitoring and treatment of age-related macular degeneration and glaucoma are promising and are still being developed. AI-algorithms, however, only perform tasks for which they have been specifically trained and highly depend on the data and reference-standard that w
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.
Dignity is a concept frequently invoked in bioethics, both in the literature and in practice. However, those who use the term rarely describe or define it, despite the word's multiple meanings. This article explores its various meanings, highlighting the relational context in which it is situated, whether it is attributed or intrinsic. The discussion focuses on the impact of AI-powered assistive robots, designed to combat isolation and loneliness, as well as on relationality and dignity in the broadest sense.
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Diabetes care requires frequent and high-stakes decisions that must be made in the setting of substantial day-to-day physiologic variability. The growing availability of continuous glucose monitoring, connected insulin delivery devices and longitudinal electronic health record data has created an opportunity for algorithm-enabled tools that can synthesise high-frequency data, reduce cognitive burden for patients and clinicians, and support safer and more consistent decision-making.
AIM: In this review, artificial intelligence (AI) is used broadly to describe computational systems
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная 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.
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.
BACKGROUND: Determining when medical treatment is futile is conceptually, empirically, and ethically disputed. This creates challenges for patients, families, doctors, healthcare, and legal systems. Amid such disputes, there is still a practical need to resolve futility questions in individual cases. Can artificial intelligence (AI) be ethically and effectively used to help with such decisions?
METHODS: We adopted a critical narrative review method. We first surveyed existing scholarship on the ethics of medical futility to identify the main positions in ongoing futility debates. We then surv
СтатьяОбзорПоиск 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.
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing health care, particularly in radiology for which large retrospective electronic datasets are naturally suited to training large machine and deep learning models. To date, the vast majority of United States Food and Drug Administration (FDA)-cleared AI software tools are geared toward radiology applications, with most in neuroradiology and very few in pediatric radiology. Pediatric innovations have historically lagged behind adults due to children's limited exam tolerance, small and rare datasets, age-related variability in normal and disease proc
СтатьяОбзорПоиск 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: Artificial intelligence (AI) has revolutionized interventional pulmonology (IP) by enhancing diagnostic accuracy, procedural efficiency, and training standardization. This review synthesizes current advancements and applications of AI across four key domains: education, imaging, navigation, and robotic bronchoscopy systems (RBS).
SUMMARY: In education, AI-powered convolutional neural networks (CNNs) improve airway structure recognition with an accuracy of 94.7%, thereby reducing learning curves and minimizing diagnostic errors. For imaging, deep learning models achieve lesion iden
СтатьяОбзорПоиск 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.