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
34196 публикаций
Поиск: 493 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом
Objective: Deep Brain Stimulation (DBS) has been consolidated as a valid therapeutic option for advanced Parkinson's disease (PD). The identification of specific targets can be achieved through different methods, including conventional direct and indirect methods. The aim of our multicentric study is to provide a comparison between these traditional methods and artificial intelligence (AI) in the ascertainment of the ideal targets. Materials and Methods: A total of eight patients, who received bilateral STN (subthalamic nucleus) DBS implantation between 2022 and 2023 were analyzed. Target coor
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: Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising approach to predict pathological complete response (pCR) to neoadjuvant systemic therapy (NAST) in early triple-negative breast cancer (eTNBC), but the available evidence remains methodologically heterogeneous and has not been quantitatively synthesized.
METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of studies evaluating AI-based models for pCR prediction after NAST in eTNBC. PubMed/MEDLINE, Embase, and CENTRAL were searched up to January 1, 2026. Eligible studies included original investigations applying machin
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Anterior cruciate ligament (ACL) tears are among the most common knee injuries, accounting for half of all knee ligament injuries. Magnetic resonance imaging (MRI) is the standard for diagnosing ACL tears, but its interpretation is experience-dependent. Artificial intelligence (AI), particularly deep learning (DL), has emerged as a transformative tool in medical imaging, offering advanced pattern recognition for detecting abnormalities.
METHODS: This study systematically reviews and meta-analyses the diagnostic accuracy of AI in detecting ACL tears, comparing with radiologists' perfo
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.
AIMS: A low estimated glomerular filtration rate (eGFR) is the primary diagnostic criterion for chronic kidney disease (CKD), a known risk factor for cardiovascular disease (CVD). Artificial intelligence-enhanced electrocardiography (AI-ECG) has demonstrated high diagnostic performance for CKD. However, it remains unclear whether the diagnostic probability derived from AI-ECG for CKD (AIECG-CKD-DP) can also predict future cardiovascular events.
METHODS AND RESULTS: We analysed data from 16,984 patients in the Shinken Database who underwent AI-ECG and were followed up. Based on their baseline
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.
This study aimed to develop and internally validate a novel anatomy-driven artificial intelligence (AI) system for automated postoperative Pink Esthetic Score (PES) evaluation from intraoral photographs. Unlike most existing AI approaches, which rely on end-to-end prediction, the proposed pipeline derives PES attributes from anatomically grounded measurements. A hybrid analytical pipeline integrating instance segmentation and rule-based measurement was developed. Tooth crown segmentation was performed using Mask R-CNN, while gingival segmentation was performed using YOLOv11. Anatomical feature
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: Qualitative thematic analysis is widely used in health research to examine patient experiences and inform the refinement of digital health interventions, but it is time- and labor-intensive. Large language models (LLMs) may help accelerate this process, yet their performance may depend not only on the model itself but also on how the analytic workflow is structured. Current evidence remains limited on how different LLMs perform across multistage thematic analysis workflows and across multiple health-related qualitative datasets.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate a modular hu
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: This single-centre study aimed to implement and internally validate a deep learning pipeline based on a 3D SegResNet architecture for automatic segmentation of renal vascular structures from contrast-enhanced CT images, enabling accurate three-dimensional reconstructions to support surgical planning in robot-assisted partial nephrectomy.
METHODS: Ninety-seven CT scans from patients with renal masses treated between January 2019 and September 2025 were included, with 68 used for training and 29 held out as an independent test set, never seen by the model during training. Imaging da
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.
INTRODUCTION: The 1-year clinical practicum in China's 4-year medical laboratory technology (MLT) program often fails to bridge the gap between theoretical knowledge and clinical practice. This study evaluated the effect of a blended learning model that integrated problem-based learning (PBL), case-based learning (CBL), and artificial intelligence (AI) on clinical training outcomes among MLT interns.
METHODS: A total of 77 MLT interns (August 2024-April 2026) were assigned to a control group (traditional lecture-based teaching, n = 38) or an intervention group (blended PBL/CBL/AI teaching, n
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: Current Procedural Terminology (CPT) coding in plastic and reconstructive surgery is complex, time-intensive, and prone to error, particularly for procedures involving multiple CPT codes. Recent studies suggest that out-of-the-box large language models (LLMs) demonstrate inconsistent performance for surgical CPT coding.
METHODS: A retrospective comparative study evaluated CPT code set accuracy across baseline LLMs (OpenAI, Gemini, Anthropic), external professional auditors, and a fine-tuned hybrid LLM system (ProCode), using expert consensus coding as the reference standard. A tot
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: Ultrasound is the standard imaging test for infant developmental dysplasia of the hip (DDH) but is highly operator-dependent, leading to variable image quality and classification. Artificial intelligence (AI)-assisted ultrasound may standardize acquisition and interpretation and support DDH screening beyond specialist centers.
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy and feasibility of AI-assisted ultrasound for infant DDH.
MATERIALS AND METHODS: We performed a systematic review and diagnostic test-accuracy meta-analysis of studies enrolling infants (≤12 months) undergoing
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: The integration of large language models (LLMs) into orthopedic surgical decision-making represents a growing area of research. This study aimed to compare the surgical recommendation capabilities of ChatGPT-4.0, ChatGPT-4o, and ChatGPT-5 models in simulated cases of hallux valgus deformity.
METHODS: A total of 50 simulated cases were constructed using fundamental clinical data related to hallux valgus pathology and were individually submitted to 3 models. For each case, a surgical recommendation and a brief rationale were obtained. The responses were compared based on content alig
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 AIMS: Conventional body composition assessment fails to capture its multidimensional complexity in gastric cancer (GC). This study aimed to systematically evaluate multidimensional body composition and its clinical relevance in GC.
METHODS: 1196 GC patients and 983 healthy controls were retrospectively enrolled. Body composition was segmented using nnU-Net. Propensity score matching was used to compare body composition differences between patients and healthy controls. Prognostic value was assessed across treatment cohorts. TCGA pathological and transcriptomic data were integra
СтатьяМногоцентровое 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: Optimal patient selection for the most effective BTK inhibitor (BTKi) partner of venetoclax in fixed-duration (FD) BTKi-venetoclax regimens for chronic lymphocytic leukemia (CLL) remains uncertain. This uncertainty largely reflects trial populations that are younger and fitter than many real-world patients, which may limit generalizability to older individuals or those with multiple comorbidities. The present study aims to provide harmonized, pragmatic guidance that bridges trial evidence and routine clinical practice for physicians caring for patients within a regional Italian are
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: Accurate bucco-lingual bone width measurement is essential for implant planning. Manual cone-beam computed tomography (CBCT) assessment is time-intensive and operator-dependent. This study aimed to evaluate the accuracy of an artificial intelligence (AI)–based system for automated bone width measurement compared with manual methods. METHODS: A retrospective diagnostic accuracy study was conducted using 300 CBCT scans of posterior mandibular edentulous sites. Manual bucco-lingual bone width was measured at 2-mm intervals from the alveolar crest to 2 mm superior to the mandibular can
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
BACKGROUND: Given the high difficulty of interpreting complex bone-related temporomandibular joint disorders (TMD) on CBCT scans, developing advanced artificial intelligence models has become essential for accurate diagnosis and detailed subcategorization.
OBJECTIVES: This study aimed to develop deep learning models capable of performing a wide range of tasks in the evaluation of the temporomandibular joint on CBCT scans.
METHODS: This study followed a four-stage design. First, an nnU-Net v2-based model was developed for automatic segmentation of mandibular condyles on CBCT images. Second, a
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: According to the WHO, as of 2025, 1.4 billion adults between the ages 30-79 were living with hypertension, with approximately two-thirds of that number from low- and middle-income countries (LMICs). By 2025, the number of individuals with hypertension is expected to have reached 1.5 billion, with sub-Saharan Africa alone projected to have 74.7 million cases. In recent years, artificial intelligence (AI) has demonstrated the potential to improve the accuracy of risk assessment tools for predicting, managing and diagnosing diseases before they escalate. This paper aims to conduct a sc
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: Left ventricular systolic dysfunction (LVSD) is a precursor to heart failure arising from diverse cardiac conditions. Although echocardiography remains the reference standard for LVSD diagnosis, its routine use in the emergency department (ED) may be constrained by cost, time, equipment availability, and the need for specialized expertise. We evaluated the diagnostic performance of an artificial intelligence-based electrocardiogram analysis model (AI-ECG model) for detecting LVSD in patients presenting to the ED. Methods: This retrospective observational study included patients tre
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: Myopia is characterized by progressive axial elongation and structural remodeling of the posterior segment, ultimately leading to irreversible visual impairment in high myopia. However, early, noninvasive biomarkers that capture the continuum of fundus alterations across myopia severity remain insufficiently defined. Recent advances in artificial intelligence (AI) enable high-throughput quantitative analysis of fundus images, providing new opportunities for identifying imaging-based biomarkers.
METHODS: This cross-sectional observational study included 539 eyes from 274 participan
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: This study aims to investigate any differences in the levels of intra-operative (measured by an artificial intelligence device) and post-operative pain between two different abdominal insufflators (AirSeal vs Stryker) used for a low-pressure pneumoperitoneum robotic prostatectomy.
METHODS: A prospective randomised controlled clinical study was performed at Lister Hospital, Stevenage. The primary aim was to evaluate the feasibility of recruiting 40 patients with localised prostate cancer who underwent a robotic prostatectomy with either an AirSeal® Insufflation System (n = 20) or St
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.
TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43) inclusions are defining pathological features of frontotemporal lobar degeneration (FTLD) but are also often observed in Alzheimer's disease (AD) and primary age-related tauopathy (PART). TDP-43 in AD is either associated with cognitive impairment or a protective-life prolonging impact, and yet the localization, cellular and fragment characteristics of TDP-43 need to be determined. We investigated the relationships between TDP-43 volumetric inclusion burden in low likelihood AD (lAD) and definite PART by immunostaining against phosphorylated TDP-43 (pTDP-43)
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.