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: 251 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1914 с найденным полным текстом
Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping organic synthesis; nevertheless, currently most laboratory practice still remains driven by human intuition, trial-and-error optimization, and manual interpretation of analytical data. Here, we synthesize recent advances that move AI from isolated demonstrations to a practical toolkit spanning the full experimental cycle: molecular design and prioritization, computer-assisted synthesis planning and route selection, catalyst and condition optimization, and AI-enabled product identification and verification using chromatographic and spectroscopic
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.
This paper studies the macroenvironmental consequences of AI adoption in a balanced annual panel of 30 advanced economies (EU-27, the US, UK and Japan) over 1995-2020. We examine both territorial (production-based) and consumption-based CO2 emissions to account for trade-embedded carbon, and we assess adaptation capacity using the ND-GAIN readiness index. AI is measured using an AI capital stock indicator capturing tangible and intangible AI-related assets. Empirically, we estimate fixed-effects models with Driscoll-Kraay standard errors and strengthen causal interpretation for the emissions o
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.
What was done? A review of artificial intelligence (AI) applications for the imaging of uterine fibroids, endometriosis, and adenomyosis. What was found? AI models can assist with the recognition, segmentation, and localization of uterine fibroids, and the differentiation of benign fibroids and sarcomas. Models can aid in the diagnosis of adenomyosis and endometriosis, and the prediction of the impact of endometriosis on fertility. What the findings mean? Deployed thoughtfully, AI tools could reduce variability, shorten read times, and add objective measurements to routine care. Studies evalua
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.
Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association2025eng
Artificial intelligence (AI) is a colossal buzzword, a confusing subject matter, but also an inevitable reality. Generative and nongenerative AI are the 2 core subtypes of AI. Generative AI uses current data to understand patterns and generate new information, and it is especially valuable in producing synthetic medical images, enhancing surgical simulations, and expanding training datasets. Techniques such as generative adversarial networks (GANs), large language models (LLMs), and variational autoencoders (VAEs) allow for the creation of realistic simulations, text, and models that can be us
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
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 OF REVIEW: Advances in artificial intelligence have integrated into modern medicine decision making and diagnostics. Artificial intelligence in ophthalmology has become more ingrained in refractive surgery because of extensive use of diagnostic modalities including interpretation of anterior segment imaging used in refractive surgery. The role of artificial intelligence has increased to include biometry for the accurate selection of intraocular lenses (IOLs), detection of pathology such as cornea ectasia and keratoconus, sizing of phakic IOLs, as well as surgical decision making for th
СтатьяОбзорПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
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.
Prostate cancer (PCa) ranks as the second most prevalent malignancy among men worldwide. Early diagnosis, personalized treatment, and prognosis prediction of PCa play a crucial role in improving patients' survival rates. The advancement of artificial intelligence (AI), particularly the utilization of deep learning (DL) algorithms, has brought about substantial progress in assisting the diagnosis, treatment, and prognosis prediction of PCa. The introduction of the foundation model has revolutionized the application of AI in medical treatment and facilitated its integration into clinical practic
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная 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.
Adrenal lesions are common, occurring in approximately 5% of the population. Although the vast majority are benign, it can be challenging to differentiate clinically significant from clinically insignificant adrenal lesions given overlap in imaging features. Artificial intelligence (AI) may be able to aid radiologists in identifying adrenal masses and diagnosing their etiology. This review defines commonly used terminology in AI and summarizes AI based techniques for adrenal gland segmentation, adrenal lesion detection, and lesion characterization.
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Artificial intelligence (AI) is a field of study that strives to replicate aspects of human intelligence into machines. Preventive cardiology, a subspeciality of cardiovascular (CV) medicine, aims to target and mitigate known risk factors for CV disease (CVD). AI's integration into preventive cardiology may introduce novel treatment interventions and AI-centered clinician assistive tools to reduce the risk of CVD. AI's role in nutrition, weight loss, physical activity, sleep hygiene, blood pressure, dyslipidemia, smoking, alcohol, recreational drugs, and mental health has been investigated. AI
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 use of artificial intelligence (AI) in human reproduction is a rapidly evolving field with both exciting possibilities and ethical considerations. This technology has the potential to improve success rates and reduce the emotional and financial burden of infertility. However, it also raises ethical and privacy concerns. This paper presents an overview of the current and potential applications of AI in human reproduction. It explores the use of AI in various aspects of reproductive medicine, including fertility tracking, assisted reproductive technologies, management of pregnancy complicati
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.
Artificial intelligence (AI) studies show how to program computers to simulate human intelligence and perform data interpretation, learning, and adaptive decision-making. Within pediatric otolaryngology, there is a growing body of evidence for the role of AI in diagnosis and triaging of acute otitis media and middle ear effusion, pediatric sleep disorders, and syndromic craniofacial anomalies. The use of automated machine learning with robotic devices intraoperatively is an evolving field of study, particularly in the realms of pediatric otologic surgery and computer-aided planning for maxillo
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.
Postpartum hemorrhage (PPH) remains a significant contributor to maternal mortality and morbidity worldwide, with approximately 14 million women affected annually and 70,000 resulting deaths. Despite advances in health care, PPH continues to pose challenges even in developed settings. Apart from mortality, PPH leads to various adverse outcomes and morbidity. Recently, there has been a surge in interest in using artificial intelligence (AI), including machine learning and deep learning, across many areas of health care. This article explores the application of AI in tackling PPH, including pred
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.
PURPOSE OF REVIEW: This narrative review aims to outline the current available evidence, challenges, and future perspectives of Artificial Intelligence (AI) in the diagnosis and management of priapism, a condition marked by prolonged and often painful erections that presents unique diagnostic and therapeutic challenges.
RECENT FINDINGS: Recent advancements in AI offer promising solutions to face the challenges in diagnosing and treating priapism. AI models have demonstrated the potential to predict the need for surgical intervention and improve diagnostic accuracy. The integration of AI model
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюПоиск 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.
The amount and quality of data being used in our everyday lives continue to advance in an unprecedented pace. This digital revolution has permeated healthcare, specifically spine surgery, allowing for very advanced and complex computational analytics, such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). The integration of these methods into clinical practice has just begun, and the following review article will describe AI/ML, demonstrate how it has been applied in adult spinal deformity surgery, and show its potential to improve patient care touching on future directions.
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.
BACKGROUND: Keratoconus remains difficult to diagnose, especially in the early stages. It is a progressive disorder of the cornea that starts at a young age. Diagnosis is based on clinical examination and corneal imaging; though in the early stages, when there are no clinical signs, diagnosis depends on the interpretation of corneal imaging (e.g. topography and tomography) by trained cornea specialists. Using artificial intelligence (AI) to analyse the corneal images and detect cases of keratoconus could help prevent visual acuity loss and even corneal transplantation. However, a missed diagno
Систематический обзорСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Recent advances in artificial intelligence have provided ophthalmologists with fast, accurate, and automated means for diagnosing and treating ocular conditions, paving the way to a modern and scalable eye care system. Compared to other ophthalmic disciplines, neuro-ophthalmology has, until recently, not benefitted from significant advances in the area of artificial intelligence. In this narrative review, we summarize and discuss recent advancements utilizing artificial intelligence for the detection of structural and functional optic nerve head abnormalities, and ocular movement disorders in
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.
Recently, increasing attention has been paid to the application of artificial intelligence (AI) to the diagnosis of diverse hepatic diseases, which comprises traditional machine learning and deep learning. Recent studies have shown the possible value of AI based data mining in predicting the incidence of hepatitis, classifying the different stages of hepatitis, diagnosing or screening for hepatitis, forecasting the progression of hepatitis, and predicting response to antiviral drugs in chronic hepatitis C patients. More importantly, AI based on radiology has been proven to be useful in predict
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.