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
83655 публикаций
Поиск: 382 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3052 с найденным полным текстом
Glycosylation is implicated in many diseases, from cancer to neurodegeneration. Elucidating these disease mechanisms requires precise identification of glycosylation sites. Computational prediction provides an efficient complement to labor-intensive experiments, yet further accuracy improvements are needed for practical use. Here, we present LoRA-N-Gly, a lightweight and efficient end-to-end approach that leverages Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune the ESM2-3B protein language model for direct, residue-level prediction of N-linked glycosylation sites. By updating only a small set of LoRA
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.
BACKGROUND: Retinal microvascular alterations observed in optical coherence tomography angiography (OCTA) have emerged as promising biomarkers for cerebral small vessel disease (CSVD). However, accurate quantification of OCTA-derived vascular biomarkers remains challenging due to imaging noise, projection artifacts, low contrast, and structural discontinuities, which often lead to unreliable vessel segmentation and distorted vascular topology.
PURPOSE: To address these challenges, we propose SemTopNet, a semantic-topology joint modeling framework for OCTA vessel segmentation.
METHODS: The pr
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To evaluate the performance of four large language models (LLMs) for automated feature extraction and clear cell likelihood score version 2.0 (ccLS v2.0) assignment from free-text reports using a multi-step prompting strategy.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective multicenter study included 1,048 magnetic resonance imaging (MRI) reports of renal masses from three institutions (2020-2026). Four LLMs (DeepSeek-V3.2, Qwen 3.5, GPT-5.3, and Gemini 3.0) were evaluated for automated ccLS v2.0 assignment through a three-stage prompting workflow: (1) feature extraction,
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: Mental disorders are a growing global health burden, yet healthcare resources remain scarce. Large language models (LLMs) may support public mental health information seeking, but their information quality, readability, and empathy in psychiatric contexts require validation.
METHOD: We developed a test bank of 48 public mental health questions from literature, Google Trends (2004-2025), and clinical consultations. Eight LLM chatbots were compared for information quality, source transparency, readability, and empathy using established rating instruments, readability indices, and ps
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.
BACKGROUND: Inflammatory bowel disease (IBD) morbidity extends beyond gastrointestinal symptoms and complications. We aimed to describe IBD patient experience through an analysis of online patient communities.
METHODS: Thematic analysis of 104,123 posts from three IBD patient groups on the social media platform Reddit between 2015-2024 was undertaken using a large language model (LLM) based on the GPT-4 architecture. The Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) tool was used to assess sentiment analysis.
RESULTS: Of 15 core themes identified by LLM analysis, the most prevalent
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: Radiology reports contain critical information for monitoring patients' clinical progress and evaluating treatment outcomes. Sequential radiological images are particularly valuable, providing not only current findings but also comparative assessments against previous reports. Automatically detecting temporal changes between free-text reports remains a significant challenge in Natural Language Processing.
METHODS: This study evaluated the performance of Large Language Models in detecting temporal novelty using the LUNGUAGE dataset, which contains sequential chest radiography repor
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: Medical history taking (MHT) is a foundational clinical competency for medical students; however, traditional training models using standardized patients face challenges such as resource constraints. Large language model-powered virtual standardized patients (LLM-VSPs) offer a safe, repeatable platform for self-directed practice with AI-automated feedback. Nevertheless, their effectiveness in authentic teaching environments and underlying learning mechanisms require further investigation.
OBJECTIVE: This study aims to evaluate the impact of an LLM-VSP system as an extracurricular
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Multidisciplinary tumor boards (MDTs) constitute the foundation of modern tumor therapy. Large language models (LLMs) are widely discussed for optimizing their recommendations.
OBJECTIVE: This is the first prospective feasibility study evaluating the implementation of locally run LLMs on real-world cases within a regular head and neck MDT.
METHODS: Seventeen patients participated in the study. The MDT cases were processed by 2 different local LLMs (gemma-3-12b and gpt-oss-20b) to obtain treatment recommendations. The MDT conferred as usual. After the decision was made, the MDT wa
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) demonstrate strong performance on medical knowledge benchmarks, but their safe and effective use in clinical practice depends on posttraining adaptation rather than raw model capability. Fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), and hybrid approaches are principal strategies for grounding language models in clinical evidence, yet their comparative effectiveness remains unclear.
OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize evidence on fine-tuning, RAG, and hybrid posttraining strategies for clinical diagnosis and decision-support tasks
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Our team developed content in English and Spanish for a technology-based intervention designed to increase vaccination against COVID-19 among people who inject drugs. From 2022 through 2024, we recruited 545 participants via peer referral, all of whom reported past 90-day injection drug use. Participants completed a tablet-based intervention, and software asked if they would like to vaccinate against COVID. Participants who did not vaccinate at the first visit received follow-up text messages. Participants who completed the intervention in Spanish were more than 2.5 times as likely to vaccinat
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.
OBJECTIVES: To compare predictive accuracy of 3-step theory of suicide (3ST) factor scores derived from natural language processing of Veterans Health Administration (VHA) clinical progress notes versus a model that underlies VHA's Recovery Engagement and Coordination for Health-Veterans Enhanced Treatment (REACH VET) program retrained to predict the combined outcome of suicide attempt or suicide death, and to compare characteristics of patients accurately predicted by both approaches.
BACKGROUND: As health systems incorporate risk prediction models to guide suicide prevention efforts, it is
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: Functional impairments associated with mental health conditions are on the rise. Predicting functional outcomes may improve the targeting of preventive interventions. While prognostic models have primarily focused on psychosis, early recognition services require a transdiagnostic approach.
OBJECTIVE: This study aimed to predict global functioning within a 2-year follow-up using baseline clinical and structural magnetic resonance imaging (MRI) data in a population-based sample of young, help-seeking individuals presenting with affective and anxiety symptoms as well as attention-def
СтатьяНаблюдательное 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: International students face numerous challenges in both their academic and social lives when relocating to a new country for their university studies. The foreign language can have an impact on international medical students' performance in patient encounters. Particularly in the context of psychosocial medicine, a deficiency in communication skills can negatively impact the doctor-patient-relationship. This is the first study that uses natural language processing (NLP) as well as traditional rating scales to assess the improvement of international students' communication skills af
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.
Emerging evidence indicates that stroke may impair glymphatic function by disrupting cerebrospinal fluid clearance. The coupling between global blood-oxygen-level-dependent signals and cerebrospinal fluid flow has been proposed as a non-invasive biomarker of glymphatic activity. However, it remains unclear whether this coupling can be modulated through rehabilitation. This study investigated whether language therapy in patients with post-stroke aphasia enhances global blood-oxygen-level-dependent- cerebrospinal fluid coupling, thereby reflecting potential restoration of fluid-brain interaction
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: Multimodal large language models (LLMs) are increasingly being evaluated for clinical image interpretation, but whether patient demographic cues influence their recommendations remains unclear in dental radiology-a leading domain for AI-assisted diagnostics, and one marked by pronounced disparities in oral health.
METHODS: We conducted a within-image, between-condition audit study using 705 panoramic dental radiographs from the publicly available DENTEX dataset. Each image was submitted to three commercial multimodal LLMs (Gemini 2.5 Flash, GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6) under 12 exp
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.
IntroductionWe compared responses of people with Alzheimer's disease (PwAD) on the Assessment Scale of Psychosocial Impact of the Diagnosis of Dementia and an adapted figurative language version. We hypothesize that figurative language improves acknowledgment of difficulties, varying by awareness object.Methods27 mild to moderate PwAD completed measures of cognition, depression and self-reported impairments. Caregivers informed about functionality, apathy and neuropsychiatric symptoms.ResultsAcknowledgment of difficulties in activities of daily living was higher in the figurative version, whil
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.
INTRODUCTION: Radiologists in resource-limited settings often face high workloads, especially in chest X-ray interpretation. Manual annotation of large-scale imaging datasets remains costly and time-consuming. This study aims to explore the feasibility of using large language models (LLMs), specifically GPT-4o, to generate binary disease presence labels from free-text radiology reports, and to use these labels to train deep learning models for automated chest X-ray classification.
METHODS: A two-stage supervised learning pipeline was developed using the publicly available MIMIC-CXR v2.1.0 dat
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: The rapid growth of social media as an information channel has enabled the swift spread of inaccurate or false health information, significantly impacting public health. This widespread dissemination of misinformation has caused confusion, eroded trust in health authorities, led to noncompliance with health guidelines, and encouraged risky health behaviors. Understanding the dynamics of misinformation on social media is essential for devising effective public health communication strategies.
OBJECTIVE: This study aims to present a comprehensive and automated approach that leverage
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.
Behavioral and psychological symptoms of dementia pose challenges to the safety and well-being of individuals in residential care. The integration of video surveillance in common areas of these settings presents a valuable opportunity for developing automated deep learning methods capable of identifying such behavior of risk. By issuing real-time alerts, these methods can support timely staff intervention and reduce the likelihood of incidents escalating. However, a persistent limitation is the considerable drop in performance when these methods are deployed in environments unseen during train
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.