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
57167 публикаций
Поиск: 263 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1914 с найденным полным текстом
This study presents an integrated framework combining multi-elemental profiling and 87Sr/86Sr isotopic fingerprinting with machine learning and explainable artificial intelligence (XAI) for the geographical authentication of Italian wheat. A total of 122 samples collected from Northern, Central and Southern Italy over two harvest years (2023-2024) were analysed by ICP-MS and MC-ICP-MS. Elemental composition exhibited pronounced interannual variability, whereas the 87Sr/86Sr ratio showed greater temporal stability and a consistent link to geological background. Random Forest models achieved thr
СтатьяОценочное 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.
Conversational AI, powered by artificial intelligence, is becoming a common tool for accessing health information, educating patients, and obtaining general medical advice. These advanced systems, known as large language models, can produce responses that sound remarkably human. Nevertheless, these systems are prone to "AI confabulations," whereby they confidently generate incorrect information that could harm patients. This highlights the need to inform healthcare workers and individuals who may be prone to trusting these devices. New evidence suggests that AI may also exacerbate mental healt
СтатьяОбзорПолный 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.
Despite progress in antifungal therapeutics, invasive fungal infections are estimated to cause over one million deaths annually. In recent years, antimicrobial peptides (AMPs) have shown promise as a potential therapeutic option against such infections. Although over 2300 types of AMPs have been identified to date, the development of antifungal peptides (AFPs) has lagged behind. Therefore, the discovery of AFPs with strong efficacy against fungi remains a critical challenge. In this study, we developed an artificial intelligence system that learns from the amino acid sequences and physicochemi
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.
OBJECTIVE: Artificial intelligence (AI) in healthcare offers potential to improve diagnosis, patient care and system efficiency. However, AI development, evaluation and post-implementation monitoring require large volumes of health data, and public trust is essential for enabling such data sharing. This study aimed to explore UK public perceptions of health data sharing for AI research, and to identify factors influencing willingness to participate.
METHODS AND ANALYSIS: We conducted eight 90-min online focus groups in May-July 2024, with 41 purposively sampled adult (18 years or older) membe
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.
BACKGROUND/PURPOSE: Diagnosing wrist ligament injuries is challenging; early detection and treatment are important to prevent osteoarthritis progression. Interosseous proximity maps, a proxy measure for joint space, can be generated from volumetric imaging data and may provide important information about wrist health. Artificial intelligence (AI) could enhance accuracy of noninvasive diagnosis based on imaging-derived metrics. This work demonstrates feasibility of AI training using synthetic proximity map data generated from finite element models (FEMs).
METHODS: Personalized wrist FEMs for t
СтатьяПрепринтПолный 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.
Regenerative repair of injuries and degenerative diseases in the musculoskeletal system remains a paramount clinical challenge, as conventional single-modal technologies fail to recapitulate the intricate structural and functional complexity of native musculoskeletal tissues. In recent years, the rapid evolution of cutting-edge technologies-including organoids, 3D/4D bioprinting, single-cell omics and artificial intelligence (AI)-has unlocked novel opportunities for addressing this longstanding issue. This review aims to systematically elucidate how the integration of these four core technolog
СтатьяОбзорПолный 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.
The current study investigated proximal femur bone shape asymmetry and its associations with cartilage composition and functional performance in individuals with hip osteoarthritis (OA). Forty-seven participants with hip OA (mean age: 53.77 ± 12.47 years; 22 females; BMI: 24.49 ± 4.0 kg/m2) were included in this study. Bilateral hip MRI was performed using a 3.0 T MR scanner with 3D proton density fat-saturated CUBE and MAPSS sequences. Automatic segmentation of the proximal femur was achieved using a U-Net framework refined through a human-in-the-loop annotation strategy, followed by three-di
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.
Background and Objectives: Artificial intelligence (AI) has rapidly emerged as a promising tool for delivering personalized interventions in physical activity, exercise prescription, and weight management. AI technologies may facilitate individualized recommendations, behavioral support, and lifestyle modification through adaptive digital health solutions, although their effectiveness remains to be established across different populations and settings. However, the current evidence remains heterogeneous, and the practical implementation of AI in personalized training and weight management requ
СтатьяОбзорПолный 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.
This systematic review aimed to evaluate the performance and clinical validation of artificial intelligence (AI) and rule-based methods for skeletal maturation assessment using cervical vertebral maturation (CVM) and hand-wrist radiography. The review was conducted in accordance with the PRISMA 2020 guidelines and registered in PROSPERO. The PICOS framework guided selection of experimental, randomized controlled, and observational studies that applied AI to radiographic images of the cervical vertebrae or hand-wrist region. Eligible studies compared AI-derived classifications with expert asses
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.
BACKGROUND: Drug-resistant tuberculosis (TB) remains a major challenge in high-burden settings, where timely identification of emerging resistance and effective governance responses are critical. While routine molecular diagnostics generate large volumes of resistance-associated mutation data, these outputs are typically used for individual patient management and remain underutilized for population-level surveillance and for the application of clinical governance approaches for improved TB care.
METHODS: We conducted a retrospective cross-sectional analysis of 1386 molecular diagnostic record
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: Pancreatic cancer is characterized by prolonged subclinical progression, molecular heterogeneity, and late clinical presentation, resulting in diagnosis predominantly at advanced stages. Current screening approaches lack sufficient sensitivity and scalability, underscoring the need for risk-adapted early detection strategies. Artificial intelligence (AI) offers a shift from reactive diagnosis toward proactive, precision-oriented screening.
AIM OF REVIEW: This review synthesizes recent advances in AI for the early screening and diagnosis of pancreatic cancer. We focus on how AI ena
СтатьяОбзорПолный 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.
PURPOSE: This study aimed to develop an artificial intelligence (AI) system using a convolutional neural network (CNN) to design major connectors for removable partial denture (RPD) frameworks. Unlike rule-based or case-matching expert systems, the proposed model automatically generated RPD designs from comprehensive oral data using gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) enhancing explainability.
METHODS: Data were obtained from 1000 RPDs (457 maxillary, 543 mandibular) designed by prosthodontic specialists, including 255 dental variables from oral examinations. Ten CNN models
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.
Background/Objectives: Paget's disease of bone (PDB) and osteoporosis are chronic metabolic bone disorders characterized by disrupted bone remodeling and increased skeletal fragility; however, the underlying mechanism of PDB remains poorly understood. Artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in medical imaging, enabling automated feature extraction and improved diagnostic classification of skeletal disorders. This study aimed to investigate whether AI could distinguish subtle variations in bone morphology between PDB and osteoporotic bone. Methods: C57BL/6 mice femurs
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.
ObjectiveCleft lip and cleft palate are common craniofacial abnormalities, causing significant functional, esthetic, and psychosocial issues if not treated early. Artificial intelligence (AI) is increasingly explored in cleft lip and/or palate (CL/P); however, the quality, consistency, and clinical readiness of the available evidence remain unclear. This study systematically reviewed the existing literature on AI applications in CL/P care and performed an exploratory meta-analysis.DesignA comprehensive search was performed on PubMed, WOS, Scopus, and IEEE Xplore until November 2025, following
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.
PURPOSE: To evaluate PANCANAI, a previously developed AI model for pancreatic cancer (PC) detection, on a longitudinal cohort of patients. In particular, aiming for PC detection on scans acquired before histopathologic diagnosis was assessed.
MATERIALS AND METHODS: The model has been previously trained to predict PC suspicion on 2134 portal venous CTs. In this study, the algorithm was evaluated on a retrospective cohort of Danish patients with biopsy-confirmed PC and with CT scans acquired between 2006 and 2016. The sensitivity was measured, and bootstrapping was performed to provide median a
СтатьяВалидационное 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 AND AIMS: Atrophy extends beyond the cardia is open atrophy and closely related to gastric cancer. However, there is difficulty in determining cardia atrophy under endoscopy.
METHODS: This is multicenter prospective study, a total of 895 patients were assigned to the training and validation sets to establish a cardia atrophy diagnostic model. A total of 220 patients were included in the internal test set. Additionally, a total of 354 patients were included in the external test set. In the internal and external test sets, three senior and three junior endoscopists made online diagno
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.
Aortic dissection (AD) is an extreme consequence of impaired vascular remodeling homeostasis and requires rapid, accurate identification in clinical practice. This protocol describes an artificial intelligence-based learning model for AD identification utilizing non-contrast computed tomography (CT). Chest CT and aortic CT angiography datasets were collected from AD and non-AD patients at a Grade A tertiary hospital. Vascular structures on each axial image were manually segmented and annotated using the open-source software LabelMe to establish a segmentation dataset for model development and
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS) is an established treatment for complications of portal hypertension, but hepatic encephalopathy (HE), liver dysfunction, rebleeding, and mortality remain difficult to predict in otherwise eligible candidates. However, predicting post-TIPS outcomes remains challenging using conventional risk scores such as MELD 3.0 and Child-Turcotte-Pugh. This narrative review critically evaluates how clinical, biochemical, procedural, conventional imaging, handcrafted radiomics, and deep-learning features can be integrated for personalized post-TIPS risk p
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.
Гематологическая магнелезность, включая острую лейкемию миэлоида, миэлодипластические синдромы, лимфому и множественную миелому, характеризуется глубокой биологической гетерогенностью и высокодинамичными траекториями лечения, которые традиционные статические прогнозирующие системы неполно улавливают. Клеточная терапия, такая, как химерик антигенная рецепторная терапия Т-клеток и трансплантация стволовых клеток с гематополией, предлагает потенциально лечебные варианты для рецидива или рефракторного заболевания, однако результаты остаются весьма различными, а управленческие решения, касающиеся и
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Indeterminate thyroid cytology is among the most challenging bottlenecks in thyroid nodule management and continues to be a significant source of risk stratification ambiguity and potentially preventable diagnostic surgeries. While molecular analysis has helped refine preoperative risk stratification, especially among Bethesda III (AUS) and Bethesda IV (FN/SFN) thyroid nodules, issues remain regarding positive predictive value, availability, and subsequent malignancy risk, even among those having the "negative" molecular risk assessment. The field of artificial intelligence (AI) is presently e
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.