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

34022 публикаций

Поиск: 362 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом

[Effects and Mechanisms of Artificial Intelligence Driving Agricultural Carbon Emission Reduction: A Synergistic Perspective of Green Finance and Industrial Structure Upgrading].

As China advances its carbon peaking and carbon neutrality goals, agricultural low-carbon transition has become a critical priority for reconciling ecological security and food security. While artificial intelligence (AI) offers transformative potential to address bottlenecks in agricultural green transformation, its carbon reduction mechanisms, particularly the synergistic roles of green finance and industrial structure upgrading, remain underexplored in existing literature, which often lacks integrated analytical frameworks and long-term dynamic evidence. Based on the dual perspectives of gr

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 42765218Открыть статью

Impact of neoadjuvant chemotherapy on breast tissue density and its correlation with pathologic response: a retrospective artificial intelligence-enhanced radiological study.

OBJECTIVES: This study evaluates the impact of neoadjuvant chemotherapy (NAT) on breast tissue density and examines the correlation between density changes and pathological response, while also assessing inter-reader agreement among radiologists and artificial intelligence (AI) tools. METHODS: The study included 135 women with triple-negative and/or HER2+ invasive ductal breast cancer who underwent NAT. Digital mammography was performed pre- and post-NAT, with evaluations by radiologists of varying experience levels and comparison using an in-house developed AI tool based on AlexNet CNN archi

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 42179163Открыть статью

Artificial Intelligence-derived Measurements of Myosteatosis from Coronary Artery Calcium CT Scans to Predict COPD: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis.

Purpose To evaluate the predictive value of myosteatosis as an opportunistic finding in coronary artery calcium (CAC) CT scans for clinically diagnosed chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and compare it with an artificial intelligence (AI)-measured biomarker of emphysema derived from the same scans. Materials and Methods In this prospective study, baseline CAC CT scans and 20-year follow-up data were analyzed. Myosteatosis was defined as the lowest quartile of thoracic skeletal muscle mean attenuation (males < 33.5 HU, females < 27.0 HU). The emphysema-like lung biomarker was quantifi

СтатьяМногоцентровое 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 41609478Открыть статью

Human and artificial intelligence performance in radiographic caries detection: ex vivo tooth section-referenced evaluation and implications for clinical decision-making.

OBJECTIVES: To evaluate the caries detection performance of a commercially available AI-system (Nostic) and human raters for radiographic caries detection using tooth sections as reference. METHODS: Radiographs and corresponding tooth sections from extracted teeth (548 approximal and 91 cervical sites) were assessed by three dentists and AI-system (graded/probabilistic outputs). Performance versus reference was quantified using ROC/PR analyses, calibration metrics, and threshold-based measures with bootstrapped confidence intervals. Rater-AI-system agreement/disagreement subsets were analysed

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 41771367Открыть статью

Understanding end-user contexts and identifying design preferences of an artificial intelligence-based clinical decision support tool for early autism detection.

OBJECTIVES: Building on innovations for autism detection-where artificial intelligence (AI)-based models monitor clinical data within electronic health records-this study evaluates the context for clinical decision support (CDS) deployment and identifies design preferences. MATERIALS AND METHODS: This observational study utilized contextual inquiry to elicit perspectives from 8 clinicians and twenty caregivers during 18- to 24-month well-child visits at Duke-affiliated clinics. Data were analyzed using rapid qualitative analysis techniques. RESULTS: Workflow analysis identified 6 user tasks,

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 42494774Открыть статью

Artificial Intelligence for Chronic Disease Prevention and Management in Sub-Saharan Africa: A World Health Organization Health Systems Building Blocks Perspective.

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

СтатьяОбзорПолный 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 42733801Открыть статью

Corrigendum to "Artificial intelligence-enhanced nurse navigation for monitoring and care of long COVID" [Int. J. Med. Inform., 219 (2026)/106557].

Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.

Опубликованное исправлениеПолный 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 42538158Открыть статью

Attitudes Toward Artificial Intelligence, Career Engagement, and Intrinsic Motivation Among Healthcare Workers in Türkiye: A Cross-Sectional Study of Indirect Associations.

Background/Objectives: Artificial intelligence (AI) is increasingly reshaping healthcare by influencing professional roles, learning demands, and career development. Guided by Self-Determination Theory and Social Cognitive Career Theory, this study examined the indirect association between attitudes toward AI and intrinsic motivation through career engagement among healthcare workers while accounting for demographic and occupational characteristics. Methods: A cross-sectional online survey was conducted among 902 healthcare workers in Türkiye. Ordinal confirmatory factor analyses based on poly

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 42793616Открыть статью

Artificial Intelligence for STN-DBS Surgical Planning in Parkinson's Disease: A Multicenter Study Comparing Conventional Targeting Versus Supervised Statistical Machine Learning.

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…

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 42192770Открыть статью

Artificial intelligence for predicting pathological complete response to neoadjuvant therapy in triple-negative breast cancer: A systematic review and meta-analysis.

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 обзорМетаанализПолный 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 42413278Открыть статью

Artificial intelligence demonstrates comparable diagnostic accuracy to radiologists for anterior cruciate ligament tears on MRI: A systematic review and meta-analysis.

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

СтатьяОбзорПолный 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 42377343Открыть статью

Relationship between the diagnostic probability of chronic kidney disease calculated using artificial intelligence-enhanced electrocardiography and the incidence of cardiovascular events.

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

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 42167413Открыть статью

Artificial intelligence-based photographic detection of pink esthetic score attributes using a hybrid deep learning segmentation pipeline: a method development study.

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…

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 42542472Открыть статью

Multimodule Human-Artificial Intelligence Collaboration Pipeline for Large Language Model-Assisted Thematic Analysis Across Digital Health Interview Studies: Comparative Evaluation Study.

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 программаПолный 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 42398927Открыть статью

Development of an Artificial Intelligence-Driven Three-Dimensional Reconstruction Model of Renal Vasculature for Surgical Planning in Robot-Assisted Partial Nephrectomy.

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

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 42430567Открыть статью

A blended problem-based learning/case-based learning/artificial intelligence teaching model for medical laboratory technology interns: a quasi-experimental study.

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…

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 42777377Открыть статью

Artificial Intelligence for Automated Current Procedural Terminology Coding in Plastic and Reconstructive Surgery Using a Fine-tuned Hybrid Large Language Model.

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…

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 42460033Открыть статью

Diagnostic accuracy of artificial intelligence-assisted infant hip ultrasound interpretation for developmental dysplasia of the hip: systematic review and meta-analysis.

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…

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 41961108Открыть статью

Evaluation of surgical recommendation algorithms in hallux valgus cases using ChatGPT models: an artificial intelligence approach based on 50 simulated scenarios.

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

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 42364201Открыть статью

Artificial Intelligence-Based Body Composition Analysis Reveals Sex-Specific Prognostic Markers and Their Clinical Value in Gastric Cancer: A Multicenter Study.

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 исследованиеПолный 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 42220087Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты