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

9405 публикаций

Поиск: 1408 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 281 с найденным полным текстом

Artificial Neural Network Prediction of Mortality in Cancer Patients Presenting for Radiation Therapy at a Multisite Institution.

IntroductionFor many decades, the management of cancer has utilized radiation therapy, which continues to evolve with technology to improve patient outcomes. However, despite the standardization of treatment plans and the establishment of best clinical practices based on prospective, randomized trials and adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, the outcomes from radiation therapy are highly variable and dependent on a number of factors, including patient demographics, tumor characteristics/histology, and treatment parameters. In this study, we attempt to use avail

Полный текст найденПеревод 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 39011317Открыть статью

Искусственный интеллект, видоизменяющий парадигму гематологического диагноза и лечения злокачественных заболеваний: от статической оценки до динамического управления точностью.

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще изучается в качестве инструмента содействия более точному и динамичному управлению диагностикой и лечением гематологов. В отличие от предыдущих обзоров, в которых основное внимание уделялось отдельным типам заболеваний или изолированным технологическим путям, в настоящем документе содержится всеобъемлющий обзор текущих прикладных программ АИШ и последних достижений в области диагностики, классификации, оценки прогнозов и принятия решений по лечению лейкемии, лимфомы, множественной миэломы и миэлодиспластических синдромов. Она охватывает ключевые технически

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 41974984Открыть статью

Artificial Intelligence in the Management of Hereditary and Acquired Hemophilia: From Genomics to Treatment Optimization.

Hemophilia, an X-linked bleeding disorder, is characterized by a deficiency in coagulation factors. It manifests as spontaneous bleeding, leading to severe complications if not properly managed. In contrast, acquired hemophilia is an autoimmune condition marked by the development of inhibitory antibodies against coagulation factors. Both forms present significant diagnostic and therapeutic challenges, highlighting the need for advanced genetic, molecular, laboratory, and clinical assessments. Recent advances in artificial intelligence have opened new avenues for the management of hemophilia. M

Полный текст найденПеревод 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 40649878Открыть статью

Artificial intelligence in cancer immunotherapy: current trends in predicting response and personalizing treatment.

Artificial intelligence (AI) can transform cancer immunotherapy by enabling more accurate prediction of treatment responses, the discovery of specific biomarkers, and the development of personalised treatment plans. Traditional single-marker biomarkers (PD-L1, TMB, MSI) lack consistency across tumour types and cannot be used to assess tumour heterogeneity or the dynamic tumour microenvironment (TME). This review synthesises developments in multimodal AI models that combine genomics, transcriptomics, radiomics, digital pathology (pathomics), circulating biomarkers, and clinical evidence to crea

Полный текст найденПеревод 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 42209845Открыть статью

Accuracy of artificial intelligence in detecting tumor bone metastases: a systematic review and meta-analysis.

BackgroundBone metastases (BM) represent a prevalent complication of tumors. Early and accurate diagnosis, however, is a significant hurdle for radiologists. Recently, artificial intelligence (AI) has emerged as a valuable tool to assist radiologists in the detection of BM. This meta-analysis was undertaken to evaluate the AI diagnostic accuracy for BM.MethodsTwo reviewers performed an exhaustive search of several databases, including Wei Pu (VIP) database, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Web of Science, Cochrane Library, Ovid-Embase, Ovid-Medline, Wan Fang database, and China

Полный текст найденПеревод 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 39966724Открыть статью

Пример MobileNetV2-Based Искусственный интеллект для быстрого и точного диагностирования множественных склерозов

Множественный склероз (MS) — хроническое аутоиммунное заболевание центральной нервной системы, которое сильно влияет на молодых людей из-за его изнурительной природы. Патогенез болезни сосредоточен на воспалении и процессах нейродегенерации. Воспаление ассоциируется с рецидивами, в то время как нейродегенерация возникает на прогрессивных стадиях болезни. Для диагностики MS обычно используется магнитно-резонансная съемка (MRI), и имеются такие руководящие принципы, как критерии McDonald. МРТ является важным инструментом для демонстрации пространственного распределения и изменений во времени в э

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.

DOI 10.3390/diagnostics13193030Открыть статью

Applications and Performance of Artificial Intelligence in Spinal Metastasis Imaging: A Systematic Review.

Background: Spinal metastasis is the third most common site for metastatic localization, following the lung and liver. Manual detection through imaging modalities such as CT, MRI, PET, and bone scintigraphy can be costly and inefficient. Preliminary artificial intelligence (AI) techniques and computer-aided detection (CAD) systems have attempted to improve lesion detection, segmentation, and treatment response in oncological imaging. The objective of this review is to evaluate the current applications of AI across multimodal imaging techniques in the diagnosis of spinal metastasis. Methods: Da

Полный текст найденПеревод 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 40869703Открыть статью

Oncologic Applications of Artificial Intelligence and Deep Learning Methods in CT Spine Imaging-A Systematic Review.

In spinal oncology, integrating deep learning with computed tomography (CT) imaging has shown promise in enhancing diagnostic accuracy, treatment planning, and patient outcomes. This systematic review synthesizes evidence on artificial intelligence (AI) applications in CT imaging for spinal tumors. A PRISMA-guided search identified 33 studies: 12 (36.4%) focused on detecting spinal malignancies, 11 (33.3%) on classification, 6 (18.2%) on prognostication, 3 (9.1%) on treatment planning, and 1 (3.0%) on both detection and classification. Of the classification studies, 7 (21.2%) used machine lear

Полный текст найденПеревод 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 39272846Открыть статью

Research on predicting the progression of multiple myeloma treated with bortezomib based on multimodal ensemble learning.

BackgroundMultiple myeloma (MM) is a malignancy characterized by abnormal plasma cell proliferation. While bortezomib has improved outcomes, significant individual variability persists. Accurate early prediction of patient progression is crucial for optimizing therapeutic intensity and improving long-term survival. Developing an automated, multimodal prediction model can provide clinicians with a robust tool for personalized prognosis, thereby reducing the burden of ineffective treatments on patients.MethodsWe enrolled 207 newly diagnosed MM (NDMM) patients treated with bortezomib. Based on 2-

Полный текст найденПеревод 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 41783286Открыть статью

FLAMES: Твердое глубокое обучение модели автоматизированного многоразового склерозного сегмента.

ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА И ЦЕЛЬ: Оценка повреждений мозга на МРТ имеет решающее значение для исследований в области множественных склерозов (МС). Сегментация вручную занимает много времени и является непоследовательной. Мы поставили перед собой цель разработать автоматизированный алгоритм сегментации MS-повреждения для MRI, взвешенного на Т2 инверсионного восстановления (FLAIR). МЕТОДЫ: Мы разработали FLAIR Lission Analysis in Multial Sclerosis (FLAMES) — основанный на глубоком обучении алгоритм сегментации MS-повреждения на основе U-Net 3D с полным разрешением U-Net и прошли подготовку по 668 сканиро

СтатьяПрепринтПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 40475145Открыть статью

Corneal and Epidermal Nerve Quantification in Chemotherapy Induced Peripheral Neuropathy.

Chemotherapy-induced neurotoxicity is an increasingly recognized clinical issue in oncology. in vivo confocal microscopy (IVCM) of corneal nerves has been successfully used to diagnose peripheral neuropathies, including diabetic neuropathy. The purpose of this study was to test if the combination of corneal nerve density and morphology assessed by IVCM is useful to monitor the neurotoxic effects of chemotherapy compared to epidermal nerve quantification. Overall, 95 adult patients with different cancer types were recruited from the oncology and hematology departments of the San Raffaele Hospit

Полный текст найденПеревод 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 35252263Открыть статью

Обучение в области продольного многоразового склероза сегрегации на предметной передачи.

СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ И ЦЕЛЬ: Для продольного анализа данных о множественных склерозах (MS) требуется точное и последовательное сегментирование повреждений от магнитных резонансных изображений. В рамках этой работы мы предлагаем два новых трубопровода для передачи знаний в целях улучшения показателей сегментации по темам, включенным в продольные наборы данных по НР. МЕТОД: В целом обучение по вопросам передачи используется для повышения эффективности модели глубокого обучения для невидимого набора данных за счет уточнения заранее подготовленной модели с ограниченным числом маркированных сканир

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 39923192Открыть статью

Whole-body magnetic resonance imaging (WBMRI) versus whole-body computed tomography (WBCT) for myeloma imaging and staging.

Myeloma-associated bone disease (MBD) develops in about 80-90% of patients and severely affects their quality of life, as it accounts for the majority of mortality and morbidity. Imaging in multiple myeloma (MM) and MBD is of utmost importance in order to detect bone and bone marrow lesions as well as extraosseous soft-tissue masses and complications before the initiation of treatment. It is required for determination of the stage of disease and aids in the assessment of treatment response. Whole-body low-dose computed tomography (WBLDCT) is the key modality to establish the initial diagnosis

Полный текст найденПеревод 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 34031705Открыть статью

A New Deep Learning Algorithm for Detecting Spinal Metastases on Computed Tomography Images.

Study designRetrospective diagnostic study.ObjectiveTo automatically detect osteolytic bone metastasis lesions in the thoracolumbar region using conventional computed tomography (CT) scans, we developed a new deep learning (DL)-based computer-aided detection model.Summary of background dataRadiographic detection of bone metastasis is often difficult, even for orthopedic surgeons and diagnostic radiologists, with a consequent risk for pathologic fracture or spinal cord injury. If we can improve detection rates, we will be able to prevent the deterioration of patients' quality of life at the end

Полный текст найденПеревод 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 38084012Открыть статью

Революция онкологии: роль искусственного интеллекта (AI) в качестве антителного дизайна и средств оптимизации.

Антитела играют решающую роль в защите человеческого тела от болезней, включая такие опасные для жизни заболевания, как рак. Они оказывают посреднические услуги в связи с иммунной реакцией на иностранные антигены и, в некоторых случаях, на самоантигены. С течением времени антителные технологии эволюционировали от моноклонных антител (mAbs) до химерика антигенных рецепторов Т (клеток CAR-T), оказывая значительное влияние на биотехнологию, диагностику и лечение. Хотя эти достижения способствовали активизации терапевтического вмешательства, интеграция искусственного интеллекта (АИ) революционизир

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 40155973Открыть статью

Роль NLRP3 испарения в нейродегенеративных и метаболических заболеваниях и в соответствующих перспективных терапевтических вмешательствах.

Инфламасомы представляют собой внутриклеточные мультипротеиновые комплексы в цитоплазме, которые регулируют воспаление во врожденной иммунной системе в ответ на патогены и на прием самопроизводственных молекул. Последние достижения значительно улучшили наше понимание активации нуклеотидно-обязательного олигомеризации домена-подобный рецептору (NLR) семейный пирин, содержащий 3 (NLRP3) воспаление на молекулярном уровне. NLRP3 принадлежит подсемейству NLRP, которая активирует Caspase 1, что приводит к производству провоспалительных цитокинов (interleukin) 1β и интерлейкин 18) и пироптоз. Это вос

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 32012695Открыть статью

Современные методы диагностики медицинских паразитов и артроподов

Обычные методы, такие, как микроскопия, используются для диагностики паразитических заболеваний и медицинских заболеваний, связанных с артроподами, на протяжении многих лет. Некоторые методы считаются золотыми. Однако их ограниченная чувствительность, специфичность и точность, а также потребность в дорогостоящих реагентах и высококвалифицированных технических специалистах являются критическими проблемами. В этой связи постоянно разрабатываются новые инструменты для уменьшения числа проблем. Недавно three Возникли самые современные методы: штрих-кодирование ДНК, геометрические морфометры и иску

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.

DOI 10.3390/diagnostics11091545Открыть статью

Machine learning for acute kidney injury: Changing the traditional disease prediction mode.

Acute kidney injury (AKI) is a serious clinical comorbidity with clear short-term and long-term prognostic implications for inpatients. The diversity of risk factors for AKI has been recognized in previous studies, and a series of predictive models have been developed using traditional statistical methods in conjunction with its preventability, but they have failed to meet the expectations in limited clinical applications, the rapid spread of electronic health records and artificial intelligence machine learning technology has brought new hope for the construction of AKI prediction models. In

Полный текст найденПеревод 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 36817768Открыть статью

Classification of Health-Related Social Media Posts: Evaluation of Post Content-Classifier Models and Analysis of User Demographics.

BackgroundThe increasing volume of health-related social media activity, where users connect, collaborate, and engage, has increased the significance of analyzing how people use health-related social media.ObjectiveThe aim of this study was to classify the content (eg, posts that share experiences and seek support) of users who write health-related social media posts and study the effect of user demographics on post content.MethodsWe analyzed two different types of health-related social media: (1) health-related online forums-WebMD and DailyStrength-and (2) general online social networks-Twitt

Полный текст найденПеревод 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 32234706Открыть статью

Interpretability and fairness evaluation of deep learning models on MIMIC-IV dataset.

The recent release of large-scale healthcare datasets has greatly propelled the research of data-driven deep learning models for healthcare applications. However, due to the nature of such deep black-boxed models, concerns about interpretability, fairness, and biases in healthcare scenarios where human lives are at stake call for a careful and thorough examination of both datasets and models. In this work, we focus on MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care, version IV), the largest publicly available healthcare dataset, and conduct comprehensive analyses of interpretability as w

Полный текст найденПеревод 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 35504931Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты