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

34068 публикаций

Поиск: 515 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом

Artificial intelligence-based classification of cardiac autonomic neuropathy from retinal fundus images in patients with diabetes: The Silesia Diabetes Heart Study.

BACKGROUND: Cardiac autonomic neuropathy (CAN) in diabetes mellitus (DM) is independently associated with cardiovascular (CV) events and CV death. Diagnosis of this complication of DM is time-consuming and not routinely performed in the clinical practice, in contrast to fundus retinal imaging which is accessible and routinely performed. Whether artificial intelligence (AI) utilizing retinal images collected through diabetic eye screening can provide an efficient diagnostic method for CAN is unknown. METHODS: This was a single center, observational study in a cohort of patients with DM as a pa

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 39127709Открыть статью

Predictors of Disease Progression and Adverse Clinical Outcomes in Patients With Moderate Aortic Stenosis Using an Artificial Intelligence-Based Software Platform.

Patients with moderate aortic stenosis (AS) have a greater risk of adverse clinical outcomes than that of the general population. How this risk compares with those with severe AS, along with factors associated with outcomes and disease progression, is less clear. We analyzed serial echoes (from 2017 to 2019) from a single healthcare system using Tempus Next (Chicago, Illinois) software. AS severity was defined according to American Heart Association/American College of Cardiology guidelines. Outcomes of interest included death or heart failure hospitalization. We used Cox proportional hazards

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 38710350Открыть статью

Enhancing artificial intelligence-driven sleep apnea diagnosis: The critical importance of input signal proficiency with a focus on mandibular jaw movements.

PURPOSE: This review aims to highlight the pivotal role of the mandibular jaw movement (MJM) signal in advancing artificial intelligence (AI)-powered technologies for diagnosing obstructive sleep apnea (OSA). METHODS: A scoping review was conducted to evaluate various aspects of the MJM signal and their contribution to improving signal proficiency for users. RESULTS: The comprehensive literature analysis is structured into four key sections, each addressing factors essential to signal proficiency. These factors include (1) the comprehensiveness of research, development, and application of MJ

СтатьяScoping ReviewПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 39676388Открыть статью

External Validation of Fully-Automated Infrarenal Maximum Aortic Aneurysm Diameter Measurements in Computed Tomography Angiography Scans Using Artificial Intelligence (PRAEVAorta 2).

PURPOSE: This study investigates the accuracy of fully-automated maximum aortic diameter measurements in abdominal aortic aneurysm (AAA) patients using artificial intelligence software (PRAEVAorta 2, Nurea, Bordeaux, France). MATERIALS AND METHODS: This is a multicenter, retrospective validation study using prospectively collected data from the Zenith alpha for aneurysm Repair Registry (ZEPHYR). Automated measurements of PRAEVAorta 2 are compared with measurements of an internationally recognized core laboratory (Syntactx, New York, New York State). The reviewers at the core laboratory were m

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 39534983Открыть статью

Development and External Validation of an Artificial Intelligence-Based Method for Scalable Chest Radiograph Diagnosis: A Multi-Country Cross-Sectional Study.

Problem: Chest radiography is a crucial tool for diagnosing thoracic disorders, but interpretation errors and a lack of qualified practitioners can cause delays in treatment. Aim: This study aimed to develop a reliable multi-classification artificial intelligence (AI) tool to improve the accuracy and efficiency of chest radiograph diagnosis. Methods: We developed a convolutional neural network (CNN) capable of distinguishing among 26 thoracic diagnoses. The model was trained and externally validated using 795,055 chest radiographs from 13 datasets across 4 countries. Results: The CNN model ach

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 39109248Открыть статью

Utility of artificial intelligence for detection of pneumothorax on chest radiopgraphs done after transthoracic percutaneous transthoracic biopsy guided by computed tomography.

OBJETIVE: To assess the ability of an artificial intelligence software to detect pneumothorax in chest radiographs done after percutaneous transthoracic biopsy. MATERIAL AND METHODS: We included retrospectively in our study adult patients who underwent CT-guided percutaneous transthoracic biopsies from lung, pleural or mediastinal lesions from June 2019 to June 2020, and who had a follow-up chest radiograph after the procedure. These chest radiographs were read to search the presence of pneumothorax independently by an expert thoracic radiologist and a radiodiagnosis resident, whose unified l

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 38642960Открыть статью

Artificial Intelligence Algorithm Can Predict Lymph Node Malignancy from Endobronchial Ultrasound Transbronchial Needle Aspiration Images for Non-Small Cell Lung Cancer.

INTRODUCTION: Endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) for lung cancer staging is operator dependent, resulting in high rates of non-diagnostic lymph node (LN) samples. We hypothesized that an artificial intelligence (AI) algorithm can consistently and reliably predict nodal metastases from the ultrasound images of LNs when compared to pathology. METHODS: In this analysis of prospectively recorded B-mode images of mediastinal LNs during EBUS-TBNA, we used transfer learning to build an end-to-end ensemble of three deep neural networks (ResNet152V2, InceptionV3, and

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 39278204Открыть статью

Construction of an aerolysin-based multi-epitope vaccine against Aeromonas hydrophila: an in silico machine learning and artificial intelligence-supported approach.

Aeromonas hydrophila, a gram-negative coccobacillus bacterium, can cause various infections in humans, including septic arthritis, diarrhea (traveler's diarrhea), gastroenteritis, skin and wound infections, meningitis, fulminating septicemia, enterocolitis, peritonitis, and endocarditis. It frequently occurs in aquatic environments and readily contacts humans, leading to high infection rates. This bacterium has exhibited resistance to numerous commercial antibiotics, and no vaccine has yet been developed. Aiming to combat the alarmingly high infection rate, this study utilizes in silico techni

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 38495891Открыть статью

Invasive fractional-flow-reserve prediction by coronary CT angiography using artificial intelligence vs. computational fluid dynamics software in intermediate-grade stenosis.

Coronary computed angiography (CCTA) with non-invasive fractional flow reserve (FFR) calculates lesion-specific ischemia when compared with invasive FFR and can be considered for patients with stable chest pain and intermediate-grade stenoses according to recent guidelines. The objective of this study was to compare a new CCTA-based artificial-intelligence deep-learning model for FFR prediction (FFRAI) to computational fluid dynamics CT-derived FFR (FFRCT) in patients with intermediate-grade coronary stenoses with FFR as reference standard. The FFRAI model was trained with curved multiplanar-r

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 38963591Открыть статью

Artificial Intelligence Driven Prehospital ECG Interpretation for the Reduction of False Positive Emergent Cardiac Catheterization Lab Activations: A Retrospective Cohort Study.

OBJECTIVES: Data suggest patients suffering acute coronary occlusion myocardial infarction (OMI) benefit from prompt primary percutaneous intervention (PPCI). Many emergency medical services (EMS) activate catheterization labs to reduce time to PPCI, but suffer a high burden of inappropriate activations. Artificial intelligence (AI) algorithms show promise to improve electrocardiogram (ECG) interpretation. The primary objective was to evaluate the potential of AI to reduce false positive activations without missing OMI. METHODS: Electrocardiograms were categorized by (1) STEMI criteria, (2) E

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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 39235330Открыть статью

How Can We Show That Artificial Intelligence May Improve Our Assessment and Management of Lower Urinary Tract Dysfunctions?-ICI-RS 2024.

AIMS: The integration of artificial intelligence (AI) into functional urology management must be assessed for its clinical utility, but hopefully will change, perhaps to revolutionize the way LUTD and other conditions are assessed, the aim being to offer patients more rapid and effective management which enhances patient outcomes. The aim of this proposal, discussed at the ICI-RS annual meeting, is to evaluate the available evidence on AI and the way it might change the approach to urodynamic (UDS) diagnoses, including overactive bladder syndrome (OAB), and perhaps other LUTDs such as bladder

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39450700Открыть статью

A novel approach of brain-computer interfacing (BCI) and Grad-CAM based explainable artificial intelligence: Use case scenario for smart healthcare.

BACKGROUND: In order to push the frontiers of brain-computer interface (BCI) and neuron-electronics, this research presents a novel framework that combines cutting-edge technologies for improved brain-related diagnostics in smart healthcare. This research offers a ground-breaking application of transparent strategies to BCI, promoting openness and confidence in brain-computer interactions and taking inspiration from Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) based Explainable Artificial Intelligence (XAI) methodology. The landscape of healthcare diagnostics is about to be redefined

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 38723868Открыть статью

Искусственная интеллектуальная, объемная оценка метаболической активности костного мозга в [18F]DG PET/CT предсказывает выживание в множестве миеломы.

ЦЕЛЬ: Множественная миелома (ММ) является весьма разнородным заболеванием с широкими различиями в исходе пациента. [18F]FDG PET/CT может давать прогнозируемую информацию в MM, но это затрудняется вопросами стандартизации сканирования. Наша группа недавно продемонстрировала возможность автоматизированной объемной оценки метаболической активности костного мозга (БМ) на ПЕТ/КТ с использованием нового инструмента искусственного интеллекта (АИ). Таким образом, цель нынешнего исследования заключается в изучении вероятной роли расчета метаболизма всего тела у пациентов с недавно диагностированным MM

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 38456971Открыть статью

Development and application of explainable artificial intelligence using machine learning classification for long-term facial nerve function after vestibular schwannoma surgery.

PURPOSE: Vestibular schwannomas (VSs) represent the most common cerebellopontine angle tumors, posing a challenge in preserving facial nerve (FN) function during surgery. We employed the Extreme Gradient Boosting machine learning classifier to predict long-term FN outcomes (classified as House-Brackmann grades 1-2 for good outcomes and 3-6 for bad outcomes) after VS surgery. METHODS: In a retrospective analysis of 256 patients, comprehensive pre-, intra-, and post-operative factors were examined. We applied the machine learning (ML) classifier Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for the follo

СтатьяПолный текст не 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 39392590Открыть статью

Problems of magnetic resonance diagnosis for gastric-type mucin-positive cervical lesions of the uterus and its solutions using artificial intelligence.

PURPOSE: To reveal problems of magnetic resonance imaging (MRI) for diagnosing gastric-type mucin-positive (GMPLs) and gastric-type mucin-negative (GMNLs) cervical lesions. METHODS: We selected 172 patients suspected to have lobular endocervical glandular hyperplasia; their pelvic MR images were categorised into the training (n = 132) and validation (n = 40) groups. The images of the validation group were read twice by three pairs of six readers to reveal the accuracy, area under the curve (AUC), and intraclass correlation coefficient (ICC). The readers evaluated three images (sagittal T2-wei

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39775578Открыть статью

Improving the diagnostic strategy for thyroid nodules: a combination of artificial intelligence-based computer-aided diagnosis system and shear wave elastography.

PURPOSE: Thyroid nodules are highly prevalent in the general population, posing a clinical challenge in accurately distinguishing between benign and malignant cases. This study aimed to investigate the diagnostic performance of different strategies, utilizing a combination of a computer-aided diagnosis system (AmCAD) and shear wave elastography (SWE) imaging, to effectively differentiate benign and malignant thyroid nodules in ultrasonography. METHODS: A total of 126 thyroid nodules with pathological confirmation were prospectively included in this study. The AmCAD was utilized to analyze the

СтатьяПолный текст не 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 39375254Открыть статью

External evaluation of a commercial artificial intelligence-augmented digital auscultation platform in valvular heart disease detection using echocardiography as reference standard.

OBJECTIVE: There are few studies evaluating the accuracy of commercially available AI-powered digital auscultation platforms in detecting valvular heart disease (VHD). Therefore, the utility of these systems for diagnosing clinically significant VHD remains unclear. We conducted a comprehensive external evaluation of the Eko murmur analysis software (EMAS) and report its accuracy in detecting murmurs associated with VHD using echocardiography (ECHO) as the reference standard. METHODS: We analyzed phonocardiogram (PCG) and ECHO data from 1,029 individuals (461 females, mean (SD) age: 61 (29) y

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39433158Открыть статью

Interpretable artificial intelligence to optimise use of imatinib after resection in patients with localised gastrointestinal stromal tumours: an observational cohort study.

BACKGROUND: Current guidelines recommend use of adjuvant imatinib therapy for many patients with gastrointestinal stromal tumours (GISTs); however, its optimal treatment duration is unknown and some patient groups do not benefit from the therapy. We aimed to apply state-of-the-art, interpretable artificial intelligence (ie, predictions or prescription logic that can be easily understood) methods on real-world data to establish which groups of patients with GISTs should receive adjuvant imatinib, its optimal treatment duration, and the benefits conferred by this therapy. METHODS: In this obser

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод 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 38976997Открыть статью

The Use of Artificial Intelligence for Estimating Anterior Chamber Depth from Slit-Lamp Images Developed Using Anterior-Segment Optical Coherence Tomography.

Primary angle closure glaucoma (PACG) is a major cause of visual impairment, particularly in Asia. Although effective screening tools are necessary, the current gold standard is complex and time-consuming, requiring extensive expertise. Artificial intelligence has introduced new opportunities for innovation in ophthalmic imaging. Anterior chamber depth (ACD) is a key risk factor for angle closure and has been suggested as a quick screening parameter for PACG. This study aims to develop an AI algorithm to quantitatively predict ACD from anterior segment photographs captured using a portable sma

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39451381Открыть статью

Development of an automated artificial intelligence-based system for urogenital schistosomiasis diagnosis using digital image analysis techniques and a robotized microscope.

BACKGROUND: Urogenital schistosomiasis is considered a Neglected Tropical Disease (NTD) by the World Health Organization (WHO). It is estimated to affect 150 million people worldwide, with a high relevance in resource-poor settings of the African continent. The gold-standard diagnosis is still direct observation of Schistosoma haematobium eggs in urine samples by optical microscopy. Novel diagnostic techniques based on digital image analysis by Artificial Intelligence (AI) tools are a suitable alternative for schistosomiasis diagnosis. METHODOLOGY: Digital images of 24 urine sediment samples

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод 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 39499735Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты