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

1038 публикаций

Поиск: 353 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом

Machine learning and multi-omics technologies for precision cardiovascular medicine: advancing diagnosis, risk prediction, and therapeutic guidance.

Cardiovascular disease remains a major global health burden. Owing to its complex pathogenesis and marked clinical heterogeneity, conventional one-size-fits-all strategies often yield limited benefit for a substantial proportion of patients. Precision medicine advocates individualized management based on patients' clinical and molecular characteristics to improve outcomes. In this context, multi-omics and machine learning provide critical technical support for precision medicine: multi-omics can capture the full spectrum of cardiovascular disease from molecular alterations to phenotypic manife

Полный текст 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 42598439Открыть статью

Adera2.0: A Drug Repurposing Workflow for Neuroimmunological Investigations Using Neural Networks.

Drug repurposing in the context of neuroimmunological (NI) investigations is still in its primary stages. Drug repurposing is an important method that bypasses lengthy drug discovery procedures and focuses on discovering new usages for known medications. Neuroimmunological diseases, such as Alzheimer's, Parkinson's, multiple sclerosis, and depression, include various pathologies that result from the interaction between the central nervous system and the immune system. However, the repurposing of NI medications is hindered by the vast amount of information that needs mining. We previously prese

Полный текст 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 36234990Открыть статью

Artificial Intelligence for Risk Stratification in Diffuse Large B-Cell Lymphoma: A Systematic Review of Classification Models and Predictive Performances.

Background: Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is a biologically heterogeneous malignancy, with various outcomes despite significant advances in therapeutic options. Current conventional prognostic tools, e.g., the International Prognostic Index (IPI), lack sufficient precision at an individual patient level. However, artificial intelligence (AI), including machine learning (ML) and deep learning (DL), can enable specialists to navigate complex datasets, with the final aim of improving prognostic models for DLBCL. Objectives: This scoping review aims to systematically map the current litera

Полный текст 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 41440512Открыть статью

Artificial intelligence for risk assessment and outcome prediction in malignant haematology.

Risk stratification is the backbone of clinical decision-making for patients with haematological malignancies. Models currently used in routine clinical practice often rely on static rules, conventional statistics and expert consensus. While pragmatic and accessible, these models fail to capture the complex biological interactions and patient heterogeneity, especially as data dimensionality grows given the availability of more comprehensive molecular analysis. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), offers the potential to process such high-dimensional data, uncover l

Полный текст 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 41229356Открыть статью

Artificial inteligence and datasets for leukemia diagnosis: A scoping review of machine lerning and deep learning approaches.

Leukemia is the cancerous disease of the blood and the bone marrow that causes excessive proliferation of abnormal white blood cells, if detected too late, it can lead to potentially fatal consequences. Peripheral blood smear examinations and bone marrow biopsy are example of conventional diagnostic techniques that are invasive, time-consuming and subject to human variability. Recent advances in artificial intelligence (AI) particularly in the areas of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL)offer encouraging answers by making it possible to detect and classify leukemia using automated, ef

Полный текст 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 41362667Открыть статью

Artificial intelligence in immunotherapy: revolutionizing diagnostic and therapeutic applications in cancer and autoimmune diseases.

Artificial intelligence (AI) is increasingly advancing precision immunotherapy by integrating high-dimensional biomedical data to support diagnosis, treatment selection, and longitudinal monitoring in both cancer and autoimmune diseases. This review summarizes AI applications in biomarker discovery, prediction of immune checkpoint inhibitor (ICI) response and toxicity, neoantigen prioritization, CAR-T cell optimization, and therapeutic antibody engineering. In oncology, multimodal models combining multi-omics, medical imaging, and clinical variables improve patient stratification and non-invas

Полный текст 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 41787197Открыть статью

Революция онкологии: роль искусственного интеллекта (AI) в качестве антителного дизайна и средств оптимизации.

Антитела играют решающую роль в защите человеческого тела от болезней, включая такие опасные для жизни заболевания, как рак. Они оказывают посреднические услуги в связи с иммунной реакцией на иностранные антигены и, в некоторых случаях, на самоантигены. С течением времени антителные технологии эволюционировали от моноклонных антител (mAbs) до химерика антигенных рецепторов Т (клеток CAR-T), оказывая значительное влияние на биотехнологию, диагностику и лечение. Хотя эти достижения способствовали активизации терапевтического вмешательства, интеграция искусственного интеллекта (АИ) революционизир

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 40155973Открыть статью

Deep Learning Techniques to Characterize the RPS28P7 Pseudogene and the Metazoa-SRP Gene as Drug Potential Targets in Pancreatic Cancer Patients.

The molecular explanation about why some pancreatic cancer (PaCa) patients die early and others die later is poorly understood. This study aimed to discover potential novel markers and drug targets that could be useful to stratify and extend expected survival in prospective early-death patients. We deployed a deep learning algorithm and analyzed the gene copy number, gene expression, and protein expression data of death versus alive PaCa patients from the GDC cohort. The genes with higher relative amplification (copy number >4 times in the dead compared with the alive group) were EWSR1, FLT3,

Полный текст 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 38397997Открыть статью

Поощрение использования продольных электронных медицинских записей: обучение по изучению реальных мировых данных о последствиях хронических заболеваний.

Для борьбы с хроническими заболеваниями требуется постоянный мониторинг деятельности по борьбе с заболеваниями и терапевтическое реагирование в целях оптимизации планов лечения. С учетом растущей доступности методов лечения, позволяющих сглаживать заболевания, крайне важно изучить вопрос о сравнительной эффективности и долгосрочных результатах, помимо тех, которые могут быть получены в ходе выборочных клинических испытаний. Мы внедряем всеобъемлющий трубопровод для получения воспроизводимых и обобщенных реальных данных о результатах болезней за счет использования электронных данных о состоянии

СтатьяПолный 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 40357530Открыть статью

Development and early feasibility testing of machine-learning algorithms to non-invasively assess hemoglobin levels.

The HeMonitor study evaluated the feasibility and accuracy of non-invasive hemoglobin (Hb) assessment using image-based techniques and machine learning in patients with hematologic malignancies. A total of 367 patients with hematologic malignancies and 184 healśśthy donors were enrolled, with fingernail and eyelid photographs collected and analyzed using Light Gradient-Boosting Machine (LightGBM) regression models. The best-performing model achieved a residual standard deviation of ±1.02 mmol/L for Hb prediction. Our framework further explored a two-stage concept combining (i) a non-invasive i

Полный текст 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 42230796Открыть статью

Cyclic Peptides in Modern Drug Discovery: Trends and Therapeutic Directions.

Peptide therapeutics are an important drug modality due to their high specificity, favorable safety, and expanding design potential. Among them, cyclic peptides occupy a space between small molecules and biologics, offering improved rigidity, stability, and target engagement. This report analyzes trends in cyclic peptide research using data from the CAS Content Collection over the past two decades. Results show a steady rise in academic publications and patents, reflecting growing interest across discovery and development. Notably, oral administration is gaining attention, indicating progress

Полный текст 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 42480222Открыть статью

Single-cell sequencing in molecular diagnostics: Transformative yet untapped potential.

Single-cell sequencing (SCS) techniques have the potential to offer precise insights into cellular diversity by revealing unique genetic and transcriptomic profiles at the single-cell level. This advanced technology has been used extensively in research, but it has still not translated to clinical diagnostics, despite its potential. SCS provides more accurate granular information about heterogeneous cell populations and the creation of personalized treatment strategies. However, the integration of SCS into clinical practice is challenging. This review discusses the potential of SCS technologie

Полный текст 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 41340965Открыть статью

17th Конгресс ЕВНОС: Милан, Италия, 4–6 Июнь, 2026 года

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

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.

Открыть статью

Многомерное профилирование и модели риска, основанные на клиническом развертывании АИ, в МГУС и миеломе.

Моноклональная гаммопатия неопределённого значения (MGUS), храпающая миелома (SMM) и множественная миелома (MM) образуют континуум расстройств плазменных клеток, причем прогрессировать от MGUS до MM трудно предсказать. Нынешние модели стратификации риска, в значительной степени основанные на клинических, лабораторных и цитогенетических маркерах, не отражают молекулярную сложность, лежащую в основе развития заболеваний, что ограничивает их прогнозную точность. Последние достижения в области мультиомики, включая геномику, транскриптомику, протеомику и метаболомику, позволили глубже понять молеку

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 41359081Открыть статью

From undruggable to degradable: A deep learning-enabled framework for precision orthopaedic protein degradation.

BACKGROUND/OBJECTIVE: A fundamental translational impasse in musculoskeletal disorders-from osteoarthritis to bone metastases-is the "undruggability" of critical pathological drivers sequestered within anatomically restricted and avascular skeletal niches. While Targeted Protein Degradation (TPD) offers a revolutionary event-driven modality to eradicate these refractory targets, its clinical translation to orthopaedics is severely hindered by the physicochemical incompatibility of large degraders with dense extracellular matrices and the scarcity of bone-specific E3 ligases. METHODS: In this

Полный текст 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 42182075Открыть статью

Shaping the future of multiple myeloma with artificial intelligence and digital twins: from concept to clinic.

Multiple myeloma (MM) is an incurable hematological malignancy with significant clinical and biological heterogeneity. Despite development and refinement of numerous prognostic models for MM, challenges with accurate and reliable risk stratification remain, highlighted by unexpected, early relapse or progression of disease in patients termed functional high-risk (FHR). To improve decision-making and optimise outcome, there is an unmet need for precise identification of high-risk (HR) patients, to enable tailored therapeutic strategies. With a complex and rapidly evolving treatment landscape, a

Полный текст 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 41929611Открыть статью

Artificial Intelligence Resources for the Screening of Titles and Abstracts in Systematic Reviews: A Scoping Review.

IntroductionArtificial intelligence (AI) is a branch of technology enabling machines to emulate complex human skills; it can also entail problem-solving using bioinspired methods. It is used for automating systematic literature reviews (SLR), that is, defining a clinical question, locating relevant literature, preliminary screening, study evaluation, data extraction and analysis. Title and abstract screening is one of the most time-consuming and error-prone phases involved in developing a systematic review. While AI promises to expedite this process, adopting it faces challenges due to concern

Полный текст 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 42621567Открыть статью

Machine Learning Meets Cancer.

The role of machine learning (a part of artificial intelligence-AI) in the diagnosis and treatment of various types of oncology is steadily increasing. It is expected that the use of AI in oncology will speed up both diagnostic and treatment planning processes. This review describes recent applications of machine learning in oncology, including medical image analysis, treatment planning, patient survival prognosis, and the synthesis of drugs at the point of care. The fast and reliable analysis of medical images is of great importance in the case of fast-flowing forms of cancer. The introductio

Полный текст 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 38539435Открыть статью

Facial expression deep learning algorithms in the detection of neurological disorders: a systematic review and meta-analysis.

BackgroundNeurological disorders, ranging from common conditions like Alzheimer's disease that is a progressive neurodegenerative disorder and remains the most common cause of dementia worldwide to rare disorders such as Angelman syndrome, impose a significant global health burden. Altered facial expressions are a common symptom across these disorders, potentially serving as a diagnostic indicator. Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have shown promise in detecting these facial expression changes, aiding in diagnosing and monitoring neurological condition

Полный текст 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 40405223Открыть статью

Oleocanthal as a Multifunctional Anti-Cancer Agent: Mechanistic Insights, Advanced Delivery Strategies, and Synergies for Precision Oncology.

Oleocanthal (OC), a secoiridoid phenolic compound exclusive to extra virgin olive oil (EVOO), has emerged as a promising nutraceutical with multifaceted anti-cancer properties. Despite its well-characterized anti-inflammatory and antioxidant effects, the mechanistic breadth and translational potential of OC in oncology remain underexplored and fragmented across the literature. This comprehensive review synthesizes and critically analyzes recent advances in the molecular, pharmacological, and translational landscape of OC's anti-cancer activities, providing an integrative framework to bridge pr

Полный текст 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 40564985Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты