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
1316 публикаций
Поиск: 112 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
BMC medical informatics and decision making2026eng
BACKGROUND: Thalassemia is the most prevalent single-gene disorder in Sri Lanka, imposing a significant socioeconomic and healthcare burden. Early carrier detection is essential for genetic counselling and the prevention of thalassemia major births. Current screening programs rely on red cell indices, manual examination of blood smears by expert haematologists, and expensive confirmatory tests such as High-Performance Liquid Chromatography (HPLC) or genetic analysis, which limit large-scale applicability in low-resource settings. This study aims to develop a machine learning–based automated sc
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.
The accurate prediction of solubility and solvent properties in supercritical CO₂ systems remains a critical challenge in pharmaceutical process design due to the nonlinear and coupled effects of temperature and pressure. This study proposes a novel artificial intelligence-based modeling framework for predicting solvent density and paracetamol mole fraction under supercritical conditions using temperature and pressure as input variables. Three regression models-Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Regression (SVR), and Tweedie Regression (TDR)-were developed and systematically optimized
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.
Accurate modeling of laryngeal motor control is key to understanding typical and disordered voice production. Traditional biomechanical plant models based on ordinary differential equations can be computationally demanding in closed-loop control settings, particularly when repeatedly initialized and evaluated over dense parameter grids. Runtime depends strongly on solver implementation, hardware, initialization strategy, and numerical optimization. This study evaluates feature-driven machine learning (ML) regressors, specifically random forest (RF), multilayer perceptron neural networks (NN),
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.
Type 2 diabetes (T2D), inflammatory bowel disease (IBD), and colorectal cancer (CRC) share overlapping metabolic alterations that hinder early, disease-specific diagnosis. Using publicly available serum metabolomics data sets (T2D: ST003390; IBD: ST003312; CRC: ST000284), a standardized workflow combining random forest-based imputation, log transformation, Pareto scaling, and ComBat batch correction was implemented prior to supervised machine learning. Eight algorithms (logistic regression, linear and RBF SVM, random forest, XGBoost, k-nearest neighbors, multilayer perceptron, and partial leas
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.
BACKGROUND: Accurate preoperative prediction of whether an initially limb-preserving strategy in diabetic foot management will culminate in minor or major amputation remains a clinical challenge. This study aimed to develop and evaluate using two temporally separated cohorts a machine-learning framework using routinely available baseline clinical, laboratory, and selected imaging and vascular variables.
METHODS: Two temporally separated cohorts were used, with Dataset 1 for model development and Dataset 2 for temporally separated evaluation. A 20-repetition stratified outer-split workflow was
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: To develop and validate machine learning (ML) models for predicting cycloplegic spherical equivalent refraction (SER) using non-cycloplegic parameters, addressing challenges in pediatric ophthalmic assessments.
METHODS: A prospective cohort of 2,274 Chinese children (4,548 eyes) aged 3∼16 years was stratified into development (n = 1819) and validation (n = 455) datasets. Six ML models (linear regression, random forest, extreme gradient boosting, multilayer perceptron, support vector machine, and light gradient boosting machine) were trained on demographics, non-cycloplegic refracti
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.
BACKGROUND: Labor anesthesia is commonly used for pain relief during labor, but it can increase the risk of intrapartum fever. Currently, there are no reliable tools to predict which parturients might develop fever before labor anesthesia. The prediction model we developed aims to predict the incidence of intrapartum fever before labor analgesia.
METHODS: This study retrospectively analyzed the clinical data of parturients who underwent labor analgesia at Chengdu Jinjiang District Maternal & Child Health Hospital and Sichuan Jinxin Xinan Women's & Children's Hospital from January 2021 to June
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
INTRODUCTION: The diversity of underlying causes poses a medical challenge in the differential diagnosis of dizziness. For many patients, the time to reach a diagnosis is quite long and includes several tests. This imposes a significant financial burden on the healthcare system while delaying the recognition and treatment of some neurological emergencies. In this paper, we present a machine learning-based method to aid in the early recognition of vascular causes of vertigo, which require timely management.
METHODS: Using data such as age, gender, accompanying symptoms, comorbidities, and comm
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.
This study leveraged machine learning (ML) models to explore the relationship between three-dimensional (3D) spinal alignment parameters and clinical outcomes in patients suffering from fibromyalgia syndrome (FMS). A cohort of 303 FMS patients, diagnosed according to the 2016 American College of Rheumatology criteria, underwent comprehensive assessments of sagittal imbalance, coronal imbalance, vertebral rotation, pelvic obliquity, pelvic torsion, and pelvic rotation using a validated 3D imaging system. Clinical outcomes, included the fibromyalgia impact questionnaire (FIQ), pain catastrophizi
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.
The electrocardiogram, also known as an electrocardiogram (ECG), is considered to be one of the most significant sources of data regarding the structure and function of the heart. In order to obtain an electrocardiogram, the contractions and relaxations of the heart are first captured in the proper recording medium. Due to the fact that irregularities in the functioning of the heart are reflected in the ECG indications, it is possible to use these indications to diagnose cardiac issues. Arrhythmia is the medical term for the abnormalities that might occur in the regular functioning of the hear
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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.
INTRODUCTION: HIV infection is frequently transmitted within stable couple partnerships. In order to prevent HIV acquisition in HIV-negative couples, as well as improve coping in couples with an HIV-positive diagnosis, it has been suggested that interventions be aimed at strengthening couple relationships, in addition to addressing individual behaviours. However, little is known about factors that influence relationships to impact joint decision-making related to HIV.
METHODS: We conducted qualitative in-depth interviews with 40 pregnant women and 40 male partners in southwestern Kenya, an ar
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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.
Objective: To assess the value of a deep learning-based visual model for predicting postoperative upper limb functional recovery after severe acute cervical spinal cord injury. Methods: A retrospective study was conducted involving 162 patients with severe acute cervical spinal cord injury treated at the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University between 2020 and 2025. The Upper Extremity Motor Score (UEMS) was used to assess prognosis before treatment and at 6 months post-treatment. Patients with an improvement of ≥10 points were assigned to the good outcome group, and those with
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Identifying drought-responsive genes is critical for climate-resilient crop breeding, yet computational gene-trait association often relies on single-omics or generalized genomic datasets. Optimal algorithm selection for high-dimensional, small multi-omics datasets also remains a persistent challenge. We present a machine learning framework that extends the QTG-Finder feature set by integrating transcriptomic and proteomic features to classify drought-responsive genes in rice. Using MBKBase annotations, we evaluated the ability of these models to prioritise 336 drought-responsive genes among 2
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.
BACKGROUND: Elderly patients with acute myeloid leukemia (AML) exhibit considerable biological and clinical heterogeneity, hindering precise prognosis. Existing prognostic systems inadequately capture the complexity of elderly AML due to their reliance on data from younger cohorts and omission of key factors like immunophenotypic markers and therapeutic profiles. This study aimed to develop and internally validate a machine learning-based prognostic model specifically tailored to elderly AML patients.
METHODS: A total of 156 patients were analyzed using a two-stage modeling strategy. Clinical
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a clinically informed deep learning framework for admission laboratory-based screening and risk stratification of uremia-associated advanced renal dysfunction.
METHODS: We propose MLP-CKD, a multi-branch feature interaction-enhanced multilayer perceptron that groups laboratory variables by clinical domain and incorporates missingness indicators to capture test-availability patterns. Adult ICU patients were extracted from MIMIC-IV, and laboratory measurements obtained within the first 24 h after ICU admission were summarized using mean, minimum, and maximum v
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.
Objective.Preterm delivery remains the leading cause of neonatal mortality worldwide. Early detection and accurate prediction of women at risk are critical for improving maternal and neonatal outcomes. This study aimed to diagnose preterm delivery using uterine contraction signals, providing a non-invasive approach to assist in clinical decision-making.Method.Electrohysterography (EHG) and tocodynamometry (TOCO) signals were recorded from a dataset of 300 samples, including both term and preterm deliveries. Linear and nonlinear signal processing techniques were employed to extract a wide range
СтатьяСравнительное 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.
Inverse problems in pharmacometrics and quantitative systems pharmacology (QSP) often involve sparse, noisy data, limited measurable states, and complex dynamical systems. Traditional parameter estimation methods can struggle with ill-posed problems, stiffness, discontinuities, and gray-box scenarios where only part of the system dynamics is known or observable. This tutorial provides an end-to-end, reproducible workflow for applying physics-informed neural networks (PINNs) to PK/PD/QSP inverse problems and gray-box discovery tasks. We present three worked case studies: (1) constant parameter
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.
JC polyomavirus (JCPyV) establishes a persistent, asymptomatic kidney infection in most of the population. However, JCPyV can reactivate in immunocompromised individuals and cause progressive multifocal leukoencephalopathy (PML), a fatal demyelinating disease with no approved treatment. Mutations in the hypervariable non-coding control region (NCCR) of the JCPyV genome have been linked to disease outcomes and neuropathogenesis, yet few metanalyses document these associations. Many online sequence entries, including those on NCBI databases, lack sufficient sample information, limiting large-sca
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Artificial intelligence is likely to perform several roles currently performed by humans, and the adoption of artificial intelligence-based medicine in gastroenterology practice is expected in the near future. Medical image-based diagnoses, such as pathology, radiology, and endoscopy, are expected to be the first in the medical field to be affected by artificial intelligence. A convolutional neural network, a kind of deep-learning method with multilayer perceptrons designed to use minimal preprocessing, was recently reported as being highly beneficial in the field of endoscopy, including esoph
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.
Predicting atrial fibrillation (AF) recurrence after catheter ablation is essential for optimizing postoperative management. This study developed the Ablation-Clinical Fusion Transformer (ACFT), a dual-channel framework integrating structured intraoperative ablation sequences with clinical indicators using Transformer and Multilayer Perceptron (MLP) architectures. Validated on real-world data, the model achieved an Area Under the Receiver Operating Characteristic curve of 0.844 (95% CI: 0.819, 0.869), representing a 7% improvement over standard benchmarks. This work provides an innovative appr
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.