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
13575 публикаций
Поиск: 585 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2605 с найденным полным текстом
BACKGROUND: AI is entering clinical care, disease surveillance, and health-data systems faster than governance frameworks can accommodate. Stakes for public health systems include algorithmic safety in diagnosis and triage, data interoperability, and workforce capacity to supervise AI tools safely. Saudi Arabia has built substantial AI health governance infrastructure through its Data and Artificial Intelligence Authority and Food and Drug Authority, but no binding, AI-specific health law had been enacted as of mid-2026.
METHODS: A ten-dimension governance scoring framework anchored in WHO an
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) integration into digital health care delivery is rapidly expanding and is increasingly viewed as a promising approach for improving access to care, strengthening diagnostic decision-making, and addressing persistent health inequities experienced by Indigenous populations. Although AI-enabled digital health applications offer potential benefits such as scalability, personalization, and improved clinical decision support, they also raise critical ethical concerns related to equitable implementation, culturally grounded design, representative data usage accountability
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.
High acuity, low occurrence (HALO) procedures are time-critical, life-saving interventions whose intrinsic rarity traditionally limits opportunities for individual clinicians to build and maintain proficiency through clinical exposure alone. The traditional volume-outcome paradigm, which assumes higher procedural volume correlates with better outcomes, confronts a structural paradox: these procedures demand advanced expertise precisely where experiential learning is least available. Evidence from registries on resuscitative endovascular balloon occlusion of the aorta, emergency department thor
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 connected operating room captures, transmits, and displays data, but it does not learn. This perspective presents Chirurgie 4.0 (C40), a French-led initiative born within the Commission Innovation of the Académie nationale de chirurgie, which proposes not only a concept but a method for the safe adoption of artificial intelligence (AI) in surgery. At its core is the C40 Maturity Model of the Operating Room, a human-governed "surgical world model" describing the transition from the Smart OR to the Learning OR across six levels, from the conventional operating room to a sovereign, federated
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.
BACKGROUND: Health research ethics committees (HRECs) provide the administrative backbone of ethical governance by safeguarding the rights, safety and well-being of research participants and ensuring the ethical conduct of health research. Effective ethical oversight depends not only on rigorous protocol review but also on robust governance, competent personnel, adequate infrastructure, sustainable institutional support and efficient administrative systems. Despite their critical role, evidence on the administrative functionality of HRECs in Tanzania remains limited.
OBJECTIVE: To assess the
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.
Mental health needs in Somalia are substantial, yet access to timely, high-quality care remains constrained by workforce shortages, limited infrastructure and financing, fragmented services, weak health information systems, and persistent sociocultural barriers. Artificial intelligence (AI) may complement mental health system strengthening in this fragile and resource-constrained setting. This Perspective examines potential applications of AI across Somalia's mental health system and considers the associated implementation, ethical, governance, and equity challenges. Potential applications inc
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.
Artificial intelligence and algorithmic tools are increasingly integrated into reproductive healthcare, including fertility tracking applications, diagnostic systems, and clinical decision support tools. While these technologies may support improved access, personalisation, and decision making, their expansion is also associated with significant ethical and governance challenges in a domain shaped by legal risk, social norms, and deeply personal health decisions. These challenges include limited transparency, which may constrain informed consent and autonomy; risks of bias arising from unrepre
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.
A central problem for the international governance of heritable germline gene editing is that there are important differences in attitudes and values as well as ethical and health care considerations around the world. These differences are reflected in a complicated and diverse regulatory landscape. Several publications have discussed whether reproductive uses would be legally permissible in individual countries and whether clinical applications could emerge in the context of regulatory gaps and gray areas. Systematic comparative studies that explore issues related to the governance of this te
СтатьяПоддержка исследования: вне 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.
Prostate cancer remains the most common cancer diagnosed in men in the UK. The adoption of pre-biopsy multiparametric MRI (mpMRI) has improved diagnostic stratification, although it has concurrently increased the burden on radiology services. Artificial intelligence (AI) systems for analysing prostate MRIs have demonstrated significant potential in validation tests. Integrating these systems into the NHS will be exceedingly challenging because of concerns around governance, safety, and workflow. This article provides a perspective on AI-assisted prostate MRI and draws on practical experience f
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.
Workforce migration is often cast as a matter of personal choice or national shortage. This policy and practice review contends that the prevailing framing inadequately captures the dynamics of nursing mobility throughout the workforce lifecycle. It emphasises that this mobility is influenced by various stages, including education, early professional socialisation, active practice, and international migration. These stages ultimately contribute to systemic challenges by resulting in structural losses that affect the overall workforce. Using Nepal as a case study with wider relevance for low- a
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Spatially fractionated radiation therapy (SFRT) intentionally delivers nonuniform dose distributions characterized by alternating high-dose peaks and low-dose valleys, with therapeutic potential for complex, inoperable bulky tumors. Although clinical adoption is expanding, clinical implementation and practices remain heterogeneous across institutions. This consensus aims to identify system-level barriers to harmonized clinical implementation of SFRT and formulate consensus-based recommendations to enable reproducible multi-institutional integration.
METHODS: The 2025 E
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.
OBJECTIVE: To examine the implications for clinical informatics of an inflection in open foundation models designed for on-device and edge deployment, exemplified by the Qwen 3.5 small series (2 March 2026) and Gemma 4 (2 April 2026).
TARGET AUDIENCE: Clinical informaticians, healthcare chief information officers, hospital governance committees, and natural language processing researchers.
SCOPE: We summarise the technical advances of these releases, situate them within the 2024 to 2026 peer-reviewed evidence on locally deployed clinical large language models, and discuss consequences for pr
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.
BACKGROUND: Pyrexia of Unknown Origin (PUO) remains a significant diagnostic challenge in low-resource settings, where limited laboratory capacity and fragmented health systems impede timely etiologic identification. In Nepal, evidence on institutional readiness, diagnostic capacity, and system-level barriers for PUO care is limited, hindering standardized clinical decision-making and timely diagnosis. This study assessed the diagnostic capacity, workforce expertise, and governance structures for PUO management across Nepal.
METHODS: A concurrent mixed-methods study was conducted across 11 te
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.
Medical AI is often evaluated using aggregate measures of discrimination, calibration, and accuracy. However, these measures can obscure clinically important variation across patient groups, institutions, devices, and workflows. This viewpoint defines refined exclusion as a governance condition in which an AI system appears successful in aggregate, while uncertainty, error, or reduced clinical reliability is concentrated in populations that are insufficiently represented, measured, validated, or monitored. The concept does not replace algorithmic fairness, hidden stratification, dataset shift,
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.
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.
Radiology artificial intelligence (AI) is increasingly developed on large external datasets and deployed across institutions, but real-world model performance may vary substantially after implementation. Imaging AI interacts with a local ecosystem shaped by scanner hardware, acquisition protocols, reconstruction methods, technologist practices, disease prevalence, patient demographics, reporting conventions, and clinical workflow. These factors can produce domain shift, degrade calibration, alter false-positive and false-negative patterns, and affect clinical utility. In this article, we argue
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.
Multimodal artificial intelligence (MMAI) is transforming biomedicine by integrating heterogeneous data, e.g., images, speech, behavior, physiological signals, and text, into unified representational spaces. This enables powerful cross-modal inference and data synthesis, with potential gains in diagnostic accuracy, early detection, and patient support. However, these capabilities introduce ethical challenges that exceed existing AI governance frameworks. MMAI can infer sensitive information without patient awareness, and can convert such inferences into new data objects (e.g., images, clinical
Клиническое исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Posttraumatic stress (PTSD) and substance use disorder (SUD) treatment research has been hampered by heterogeneous measures, inconsistent reporting, and sensitive data governance constraints that limit data synthesis and clinical translation. This manuscript describes how integrating FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles and FACT (Fairness, Accuracy, Confidentiality, Transparency) concepts can strengthen PTSD-SUD data science, with Project Harmony as an applied example.
METHOD: We identify key barriers to evidence accumulation in PTSD-SUD clinical trials a
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.
BACKGROUND: TB, HIV, and AMR are closely related global health challenges. In the context of limited global health funds and insufficient resources, an integrated tuberculosis, HIV and antimicrobial resistance prevention and control method will play an important role in the optimization of resources and cost-effectiveness.
OBJECTIVE: This study aims to analyze the degree of policy integration for issues of tuberculosis, HIV and antimicrobial resistance in global health strategies and make recommendations for improving global health governance on related issues.
METHODS: We conducted a thorou
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 Nepal Health Research Council (NHRC) and the Indian Council of Medical Research (ICMR) established a bilateral collaboration under a Memorandum of Understanding (MoU) signed (January 2021) to foster scientific exchange, capacity building, and health research ethics. NHRC officials comprising research officers, ethics administrators and journal office staff completed an exposure visits to the ICMR headquarters in New Delhi in February 2026. The visit's sessions were centered on ethical practices of ICMR's Bioethics Unit such as the functioning of ethics committees, clinical trial registries
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.