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
1321 публикаций
Поиск: 175 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
Bone metastasis from breast cancer significantly elevates patient morbidity and mortality, making early detection crucial for improving outcomes. This study utilizes radiomics to analyze changes in the thoracic vertebral bone marrow microenvironment from chest computerized tomography (CT) images prior to bone metastasis in breast cancer, and constructs a model to predict metastasis.MethodsThis study retrospectively gathered data from breast cancer patients who were diagnosed and continuously monitored for five years from January 2013 to September 2023. Radiomic features were extracted from the
Полный текст 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.
Cancer is defined as a large group of diseases that is associated with abnormal cell growth, uncontrollable cell division, and may tend to impinge on other tissues of the body by different mechanisms through metastasis. What makes cancer so important is that the cancer incidence rate is growing worldwide which can have major health, economic, and even social impacts on both patients and the governments. Thereby, the early cancer prognosis, diagnosis, and treatment can play a crucial role at the front line of combating cancer. The onset and progression of cancer can occur under the influence of
Полный текст 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.
BackgroundRecent studies suggest a connection between immunoglobulin light chains (IgLCs) and coronary heart disease (CHD). However, current diagnostic methods using peripheral blood IgLCs levels or subtype ratios show limited accuracy for CHD, lacking comprehensive assessment and posing challenges in early detection and precise disease severity evaluation. We aim to develop and validate a Coronary Health Index (CHI) incorporating total IgLCs levels and their distribution. Additionally, we aim to evaluate its effectiveness by integrating patient data and using machine learning models through d
Полный текст 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.
Acute kidney injury (AKI) is a serious clinical comorbidity with clear short-term and long-term prognostic implications for inpatients. The diversity of risk factors for AKI has been recognized in previous studies, and a series of predictive models have been developed using traditional statistical methods in conjunction with its preventability, but they have failed to meet the expectations in limited clinical applications, the rapid spread of electronic health records and artificial intelligence machine learning technology has brought new hope for the construction of AKI prediction models. In
Полный текст 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 discovery and advances of medicines may be considered as the ultimate relevant translational science effort that adds to human invulnerability and happiness. But advancing a fresh medication is a quite convoluted, costly, and protracted operation, normally costing USD ~2.6 billion and consuming a mean time span of 12 years. Methods to cut back expenditure and hasten new drug discovery have prompted an arduous and compelling brainstorming exercise in the pharmaceutical industry. The engagement of Artificial Intelligence (AI), including the deep-learning (DL) component in particular, has bee
Полный текст 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.
Происхождение и аналоговые расстройства (например, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона) приводят к нейронной потере; нейрокогнитивные расстройства (например, бред, слабоумие) свидетельствуют о когнитивном упадке. Раннее обнаружение имеет решающее значение для эффективного управления. Машинное обучение помогает в более точном выявлении заболеваний, потенциально преобразуя медицинское обслуживание. В рамках этого всеобъемлющего систематического обзора обсуждается вопрос о том, каким образом машинное обучение (ML) может способствовать раннему выявлению этих расстройств, превосходя при этом тр
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.
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…
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.
Metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) remains a formidable clinical challenge despite advancements in therapy. This narrative review explores the role of artificial intelligence (AI), machine learning and deep learning in addressing therapeutic resistance in mCRPC. AI-driven approaches leverage integrated datasets encompassing genomics, proteomics and clinical parameters to uncover molecular mechanisms, predict treatment responses and identify biomarkers of resistance. These methodologies promise personalised treatment strategies tailored to individual patient profiles. Howev
Полный текст 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.
BackgroundEssential tremor (ET) is the most common movement disorder, affecting ~6% of adults over 65 [1]. Differentiating ET from other tremors remains clinically challenging due to overlapping features and variable presentation. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), has emerged a potential tool to support neurologists by enhancing pattern recognition and complementing traditional assessments in complex cases. This is the first scoping review examining ML's potential role in distinguishing essential tremor from other tremor types.MethodsA systematic, scoping search
Полный текст 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.
Machine learning techniques are widely used nowadays in the healthcare domain for the diagnosis, prognosis, and treatment of diseases. These techniques have applications in the field of hematopoietic cell transplantation (HCT), which is a potentially curative therapy for hematological malignancies. Herein, a systematic review of the application of machine learning (ML) techniques in the HCT setting was conducted. We examined the type of data streams included, specific ML techniques used, and type of clinical outcomes measured. A systematic review of English articles using PubMed, Scopus, Web o
Полный текст 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.
Prognostic stratification in multiple myeloma (MM) relies on staging systems fixed at diagnosis, discarding temporal information accumulated during treatment. We developed a dynamic multimodal framework that predicts residual overall survival from observation windows of 1-18 months post-diagnosis. The model integrates DeepInsight-transformed gene expression, longitudinal trajectories of 10 laboratory analytes, and treatment history through missingness-aware gated fusion. On the Multiple Myeloma Research Foundation (MMRF) cohort from the Relating Clinical Outcomes in Multiple Myeloma to Persona
СтатьяПолный текст 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.
IntroductionFor many decades, the management of cancer has utilized radiation therapy, which continues to evolve with technology to improve patient outcomes. However, despite the standardization of treatment plans and the establishment of best clinical practices based on prospective, randomized trials and adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, the outcomes from radiation therapy are highly variable and dependent on a number of factors, including patient demographics, tumor characteristics/histology, and treatment parameters. In this study, we attempt to use avail
Полный текст 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.
Multiple myeloma (MM) is a heterogeneous neoplasm accounting for the second most prevalent hematologic disorder. The identification of noninvasive, valuable biomarkers is of utmost importance for the best patient treatment selection, especially in heterogeneous diseases like MM. Despite molecular imaging with positron emission tomography (PET) has achieved a primary role in the characterization of MM, it is not free from shortcomings. In recent years, radiomics and artificial intelligence (AI), which includes machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms, have played an important rol
Полный текст 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-integrated drug discovery and development has accelerated the growth of the pharmaceutical sector, leading to a revolutionary change in the pharma industry. Here, we discuss areas of integration, tools, and techniques utilized in enforcing AI, ongoing challenges, and ways to overcome them.
Полный текст 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.
Cardiac amyloidosis is an uncommon restrictive cardiomyopathy featuring an unregulated amyloid protein deposition that impairs organic function. Early cardiac amyloidosis diagnosis is generally delayed by indistinguishable clinical findings of more frequent hypertrophic diseases. Furthermore, amyloidosis is divided into various groups, according to a generally accepted taxonomy, based on the proteins that make up the amyloid deposits; a careful differentiation between the various forms of amyloidosis is necessary to undertake an adequate therapeutic treatment. Thus, cardiac amyloidosis is thou
Полный текст 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 impressive efforts invested in epigenetic research in the last 50 years, clinical applications are still lacking. Only a few university hospital centers currently use epigenetic biomarkers at the bedside. Moreover, the overall concept of precision medicine is not widely recognized in routine medical practice and the reductionist approach remains predominant in treating patients affected by major diseases such as cancer and cardiovascular diseases. By its' very nature, epigenetics is integrative of genetic networks. The study of epigenetic biomarkers has led to the identification of num
Полный текст 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: Acute kidney injury (AKI) frequently complicates sepsis in patients with multiple myeloma (MM), yet no validated predictive tool integrates the inflammatory and nutritional disturbances specific to this dual-disease population. We aimed to develop and externally validate an interpretable machine learning (ML) model-based on composite inflammatory-nutritional indices-to predict in-hospital AKI in septic patients with MM, and to deploy it as a web-based point-of-care tool. METHODS: In this retrospective cohort study, 362 septic MM patients (development cohort: 253 training, 109 inter
СтатьяПолный текст 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.
патогенез релапсирующего многократного склероза (RRMS) связан с аутоиммунными атаками миелиновых белков и возобновлением вируса Эпштейн-Барр (EBV) и человеческого герпесвируса 6 (HV-6). Однако связь между вирусными реактивными и аутоиммунными биомаркерами остается неясной. ЦЕЛИ: Изучение ответов иммуноглобулина (Ig)G/IgA/IgM на белки, связанные с миелином, совместно с EBV и HHV-6 репликационные маркеры в RRMS.Мы наняли 55 пациентов с RRMS и 63 здоровыми средствами контроля и провели оценку ответов IgG/IgA/IgM по семи компонентам, связанным с миелином, а также по EBV с применением ядерного анти
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Background and objectives: Little is known about outcome improvements and disparities in cardiac arrest and active cancer. We performed the first known AI and propensity score (PS)-augmented clinical, cost-effectiveness, and computational ethical analysis of cardio-oncology cardiac arrests including left heart catheterization (LHC)-related mortality reduction and related disparities. Materials and methods: A nationally representative cohort analysis was performed for mortality and cost by active cancer using the largest United States all-payer inpatient dataset, the National Inpatient Sample,
Полный текст 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: Multiple myeloma (MM) diagnosis requires specialised testing that is not universally available, contributing to diagnostic delays. The aim of this study was to develop and internally validate statistical and machine learning (ML) models that discriminate MM from clinically similar conditions using exclusively routine laboratory parameters. Methods: This retrospective diagnostic prediction model study included 422 consecutive patients referred to hematology for suspected MM at a tertiary care center (2017-2025). Fifteen routine demographic and laboratory variables were used to train
СтатьяПолный текст 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.