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
34018 публикаций
Поиск: 402 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом
JSLS : Journal of the Society of Laparoendoscopic Surgeons2026eng
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The worthiness of a medical article is not known until it is read and critically evaluated. A process using artificial intelligence (AI) was developed and assessed to do that for a specific article.
METHODS: A medical article was uploaded to an AI large language model program with instructions to answer specific bounded questions about that article only, its methodological components, assessment of findings, and appropriateness and validity of conclusions. Fifty articles were evaluated and compared using AI and human assessment.
RESULTS: Agreement was found 89% of
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.
Human populations and ecosystems are continuously exposed to complex mixtures of environmental contaminants rather than to individual chemicals in isolation. These mixtures include pesticides, metals and metalloids, persistent organic pollutants, endocrine-disrupting chemicals, per- and polyfluoroalkyl substances, pharmaceuticals, plastic-associated compounds, air pollutants, nanomaterials, and numerous poorly characterized substances. Their combined effects may be additive, synergistic, or antagonistic, and are strongly influenced by dose, component ratio, timing, exposure sequence, and biolo
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.
Inflammatory bowel disease (IBD) is a complex condition influenced by various intestinal factors. Advances in next-generation sequencing, high-throughput omics, and molecular network technologies have significantly accelerated research in this field. The emergence of artificial intelligence (AI) has further enhanced the efficient utilization and interpretation of datasets, enabling the discovery of clinically actionable insights. AI is now extensively applied in gastroenterology, where it aids in endoscopic analyses, including the diagnosis of colorectal cancer, precancerous polyps, gastrointe
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.
This analytical research paper explores the transformative impact of artificial intelligence (AI) in orthodontics, with a focus on its objectives: Identifying current applications, evaluating benefits, addressing challenges, and projecting future developments. AI, a subset of computer science designed to simulate human intelligence, has seen rapid integration into orthodontic practice. The paper examines AI technologies such as machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, and robotics, which are increasingly used to analyze patient data, assist with diagnosis
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.
Artificial intelligence (AI) has revolutionized upper gastrointestinal (GI) endoscopy by enhancing the detection, characterization, and management of GI diseases. In this review, we explore the transformative role of AI technologies, including machine learning and deep learning, in improving diagnostic accuracy and streamlining clinical workflows. AI systems such as convolutional neural networks have shown remarkable potential for identifying subtle lesions, assessing tumor margins, and reducing interobserver variability. By providing real-time decision-making support, AI minimizes unnecessary
СтатьяОбзорПоиск 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.
Posterior capsule opacification (PCO) remains the most common long-term complication of cataract surgery, affecting up to one-fifth of patients within 5 years and often requiring neodymium: yttrium-aluminum-garnet (Nd:YAG) laser capsulotomy. Clinical decisions about if and when to intervene depend primarily on subjective assessments and carry non-trivial risks, including transient intraocular pressure spikes, cystoid macular edema, and rare retinal detachment. Recent advances in artificial intelligence (AI), spanning classical machine learning and deep convolutional neural networks, offer an o
СтатьяОбзорПоиск 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.
Cell-free systems let researchers carry out biological processes like protein synthesis and metabolism without using living cells. This approach has become increasingly important in synthetic biology because it allows for quick testing of ideas, running many experiments simultaneously, and maintaining tight control over reaction conditions. The main challenge has been figuring out how to optimize these systems, since there are so many variables that interact in unpredictable ways. Artificial intelligence (AI), including machine learning, deep learning, and generative models, has begun to tackl
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.
Artificial intelligence (AI) is transforming neuroanesthesia by enhancing precision and efficiency in managing patients during neurosurgical procedures. AI uses advanced algorithms and machine learning techniques to predict complications, optimize anesthesia depth, and provide real-time clinical support. Despite challenges, such as data privacy, AI offers substantial benefits. Key applications in neuroanesthesia include predictive analytics for forecasting neurologic complications, advanced neuroimaging for precise neural identification, intelligent devices for real-time anesthesia adjustments
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.
OBJECTIVE: Asthma is the most common chronic disease of childhood, characterized by symptoms such as wheezing, shortness of breath, and coughing. With the advancement of technology, artificial intelligence (AI) applications are increasingly being used in various fields, among which ChatGPT is one of the most widely utilized. The aim of this study is to evaluate the reliability, quality, and readability of the answers provided by the ChatGPT-4o application to questions related to pediatric asthma.
METHODS: The ChatGPT-4o application was used to record answers to 25 of the most frequently asked
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:Ménière's disease（MD） is a common disorder of the inner ear. The fluctuating clinical symptoms and the absence of gold standards for diagnosis have posed serious problems for clinical diagnosis and treatment over the years. With the development of science and technology, artificial intelligence （AI） has been widely used in the field of medicine, and the potential of AI application to MD is demonstrated. The purpose of this review is to outline the use of AI in MD. Initially, specific instances where AI aids in differentiating MD from other causes of vertigo are presented. Furthermore
СтатьяОбзорАннотация на английскомПолный 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: The scientific literature on artificial intelligence-enabled electrocardiography (AI-ECG) has defined a robust performance of AI models in detecting and predicting several structural heart disorders (SHDs) using ECGs. However, as a diagnostic test, the real-world utility of AI-ECG reliability requires the consistency of its results when repeated under similar conditions.
AIM: To evaluate the reliability of AI-ECG models for different ECGs for the same person, across different diagnostic labels, and using varied modeling approaches.
METHODS: We used ECG images (2000-2024) from 5 h
СтатьяПрепринтПоиск 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.
СтатьяКомментарийПолный 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
СтатьяПолный 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.
Randomized clinical trials are the gold standard for establishing the efficacy and safety of cardiovascular therapies. However, current pivotal trials are expensive, lengthy, and insufficiently diverse. Emerging artificial intelligence (AI) technologies can potentially automate and streamline clinical trial operations. This review describes opportunities to integrate AI throughout a trial's life cycle, including designing the trial, identifying eligible patients, obtaining informed consent, ascertaining physiological and clinical event outcomes, interpreting imaging, and analyzing or dissemina
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 article explores the transformative role of artificial intelligence (AI) in sleep medicine, highlighting its applications in detecting sleep microstructure patterns and integrating novel metrics. AI enhances diagnostic accuracy and objectivity, addressing inter-rater variability. AI also facilitates the classification of sleep disorders and the prediction of health outcomes. AI can drive sleep medicine to achieve deeper insights into sleep's impact on health, leading to personalized treatment strategies and improved patient care.
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 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.
This review article delves into the rapidly advancing domain of prenatal diagnostics, with a primary focus on the detection and management of chromosomal abnormalities such as trisomy 13 ("Patau syndrome)", "trisomy 18 (Edwards syndrome)", and "trisomy 21 (Down syndrome)". The objective of the study is to examine the utilization and effectiveness of novel computational methodologies, such as "machine learning (ML)", "deep learning (DL)", and data analysis, in enhancing the detection rates and accuracy of these prenatal conditions. The contribution of the article lies in its comprehensive exami
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.
Hepatosplenomegaly is commonly diagnosed by radiologists based on single dimension measurements and heuristic cut-offs. Volumetric measurements may be more accurate for diagnosing organ enlargement. Artificial intelligence techniques may be able to automatically calculate liver and spleen volume and facilitate more accurate diagnosis. After IRB approval, 2 convolutional neural networks (CNN) were developed to automatically segment the liver and spleen on a training dataset comprised of 500 single-phase, contrast-enhanced CT abdomen and pelvis examinations. A separate dataset of ten thousand se
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.
Artificial intelligence is taking the world by storm and soon will be aiding patients in their journey at the hospital. The trials and tribulations of the healthcare system during the COVID-19 pandemic have set the stage for shifting healthcare from a physical to a cyber-physical space. A physician can now remotely monitor a patient, admitting them only if they meet certain thresholds, thereby reducing the total number of admissions at the hospital. Coordination, communication, and resource management have been core issues for any industry. However, it is most accurate in healthcare. Both syst
СтатьяОбзорПоиск 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.
Cardiac telerehabilitation is a method that uses digital technologies to deliver cardiac rehabilitation from a distance. It has been shown to have benefits to improve patients' disease outcomes and quality of life, and further reduce readmission and adverse cardiac events. The outbreak of the coronavirus pandemic has brought considerable new challenges to cardiac rehabilitation, which foster cardiac telerehabilitation to be broadly applied. This transformation is associated with some difficulties that urgently need some innovations to search for the right path. Artificial intelligence, which h
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.