m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

908 публикаций

Поиск: 264 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 761 с найденным полным текстом

Intelligence Architectures and Machine Learning Applications in Contemporary Spine Care.

The rapid evolution of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies has initiated a paradigm shift in contemporary spine care. This narrative review synthesizes advances across imaging-based diagnostics, surgical planning, genomic risk stratification, and post-operative outcome prediction. We critically assess high-performing AI tools, such as convolutional neural networks for vertebral fracture detection, robotic guidance platforms like Mazor X and ExcelsiusGPS, and deep learning-based morphometric analysis systems. In parallel, we examine the emergence of ambient clini

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41007212Открыть статью

Поощрение использования продольных электронных медицинских записей: обучение по изучению реальных мировых данных о последствиях хронических заболеваний.

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…

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.

PMID 40357530Открыть статью

Ручная обработка против методов извлечения глубоких признаков для диагностики множественной скlerоза на основе МРТ.

Фон: Несмотря на значительные продвижения в анализе медицинских изображений, автоматический диагноз множественной скlerоза (МС) на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) остается сложной задачей из-за сложности 3D-данных мозга и вариабельности вида плоскостей поражений. Цель: В этой работе мы предлагаем эффективную и оптимизированную систему извлечения признаков для автоматического диагноза МС с использованием МРТ с весом FLAIR, T1 и T2. Предложенный подход улучшает Декимальные Дескрипторные Паттерны (DDP) за счет интеграции локальной информации градиента, создавая 3D-представление текст

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42122083Открыть статью

Искусственный интеллект, видоизменяющий парадигму гематологического диагноза и лечения злокачественных заболеваний: от статической оценки до динамического управления точностью.

Искусственный интеллект (ИИ) все чаще изучается в качестве инструмента содействия более точному и динамичному управлению диагностикой и лечением гематологов. В отличие от предыдущих обзоров, в которых основное внимание уделялось отдельным типам заболеваний или изолированным технологическим путям, в настоящем документе содержится всеобъемлющий обзор текущих прикладных программ АИШ и последних достижений в области диагностики, классификации, оценки прогнозов и принятия решений по лечению лейкемии, лимфомы, множественной миэломы и миэлодиспластических синдромов. Она охватывает ключевые технически

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41974984Открыть статью

Blood cancer prediction model based on deep learning technique.

Blood cancer is among the critical health concerns among people around the world and normally emanates from genetic and environmental issues. Early detection becomes essential, as the rate of death associated with it is high, to ensure that the rate of treatment success is up, and mortality reduced. This paper focuses on improving blood cancer diagnosis using advanced deep learning techniques like ResNetRS50, RegNetX016, AlexNet, Convnext, EfficientNet, Inception_V3, Xception, and VGG19. Among the models assessed, ResNetRS50 had better accuracy and speed with minimal error rates compared with

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39805996Открыть статью

AI-driven prognostics in pediatric bone marrow transplantation: a CAD approach with Bayesian and PSO optimization.

Bone marrow transplantation (BMT) is a critical treatment for various hematological diseases in children, offering a potential cure and significantly improving patient outcomes. However, the complexity of matching donors and recipients and predicting post-transplant complications presents significant challenges. In this context, machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) serve essential functions in enhancing the analytical processes associated with BMT. This study introduces a novel Computer-Aided Diagnosis (CAD) framework that analyzes critical factors such as genetic compatibili

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41053781Открыть статью

Эффективность моделей машинного обучения для прогнозирования симптомов высокой чувствительности при множественном склерозе.

Текущий уход за многочисленными склерозами (МС) в первую очередь опирается на редко получаемые данные, такие, как магнитно-резонансная съемка, клинические лабораторные тесты или клиническая история, что приводит к незначительным изменениям, которые могут произойти в период между посещениями. Мобильные технологии позволяют осуществлять постоянный сбор данных и прокладывают путь к прогнозированию сложных аспектов НР, таких, как симптомы и заболевания. С этой целью мы провели первое в своем роде исследование по наблюдению под названием MS Mosail. Во-первых, мы разработали и публично запустили моб

СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40414922Открыть статью

Прогнозирование аутоиммунных заболеваний на основе глубокого обучения.

Аутоиммунные заболевания представляют собой сложную группу заболеваний, вызванных иммунной системой, ошибочно наносящей удар по тканям тела. Их этиология включает в себя множество факторов, таких, как генетика, экологические факторы и аномалии в иммунных клетках, что затрудняет прогнозирование и лечение. Т клетки как один из ключевых компонентов иммунной системы играют важнейшую роль в иммунной системе человека и оказывают значительное воздействие на патогенез аутоиммунных заболеваний. Ряд исследований показали, что рецепторы Т-клеток (ТКР) могут быть вовлечены в патогенез различных аутоиммунн

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39920178Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction of Unplanned Readmission Due to Major Adverse Cardiac Events Among Hospitalized Patients with Blood Cancers.

BackgroundHospitalized patients with blood cancer face an elevated risk for cardiovascular diseases caused by cardiotoxic cancer therapies, which can lead to cardiovascular-related unplanned readmissions.ObjectiveWe aimed to develop a machine learning (ML) model to predict 90-day unplanned readmissions for major adverse cardiovascular events (MACE) in hospitalized patients with blood cancers.DesignA retrospective population-based cohort study.MethodsWe analyzed patients aged ≥18 with blood cancers (leukemia, lymphoma, myeloma) using the Nationwide Readmissions Database. MACE included acute myo

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40243279Открыть статью

Применение искусственного интеллекта в перипостетической суставной инфекции.

Перипростетическая суставная инфекция (ПСО) представляет собой one Из наиболее разрушительных осложнений, вызванных общей совместной артропластикой, часто требующих дополнительных операций и антимикробной терапии, и потенциально ведущих к инвалидности. Это значительно увеличивает нагрузку как на пациентов, так и на систему здравоохранения. С учетом значительных страданий, причиняемых ПСО, его профилактика и лечение уже давно являются ключевыми факторами, вызывающими озабоченность. Вместе с тем сохраняются проблемы, связанные с точной оценкой индивидуального риска, предотвращением инфекции, сов

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40158619Открыть статью

Современный подход к диагностике диабетической ретинопатии

В этой статье рассматриваются инновационные методы диагностики диабетической ретинопатии, поскольку распространение сахарного диабета и его осложнений продолжает расти. Новые методы сосредоточены на раннем обнаружении заболеваний. Технологические новшества, такие как телеофтальмология, смартфонная фотография, искусственный интеллект с глубоким обучением или широкополосная фотография, могут повысить диагностическую точность и ускорить лечение. В ходе обзора в качестве перспективных решений для дистанционного офтальмологического обслуживания рассматриваются телеоптальмология и ручная фотография.

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

DOI 10.3390/diagnostics14171846Открыть статью

Искусственный интеллект основывается на достижениях в области наномедицины для лечения мозговых расстройств: обновленный обзор повествования.

Наномедицина - это наномасштабные, биосопоставимые материалы, которые предлагают перспективные альтернативы традиционным методам лечения расстройств мозга. Технологические достижения в области искусственного интеллекта (АИ), в частности машинного обучения (МЛ) и глубокого обучения (ДЛ), трансформируют область наномедицины путем совершенствования диагностики заболеваний, биомаркировки, прогнозирования и мониторинга заболеваний, целевых поставок наркотиков и терапевтического вмешательства, а также содействия расчетным и методологическим разработкам. Эти успехи могут быть достигнуты за счет анали

СтатьяОбзорПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40432717Открыть статью

Машинное обучение алгоритмов вводит эвоидные потенциальные возможности в качестве альтернативных биомаркеров для расширения масштабов инвалидности, прогнозируя пациентов с множественным склерозом.

Заметно возросло значение машинного обучения (ML) в области медицины, главным образом благодаря расширению доступа к медицинским данным и прогрессивному совершенствованию алгоритмов ML. Таким образом, ML может использоваться для разработки прогнозных моделей, способствующих диагностике заболеваний, прогнозированию развития заболеваний, адаптации лечения к индивидуальным потребностям пациентов и повышению оперативной эффективности систем здравоохранения. Своевременное обнаружение того или иного заболевания способствует эффективному лечению симптомов и гарантирует надлежащее лечение. В случае мн

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40206919Открыть статью

Facial expression deep learning algorithms in the detection of neurological disorders: a systematic review and meta-analysis.

BackgroundNeurological disorders, ranging from common conditions like Alzheimer's disease that is a progressive neurodegenerative disorder and remains the most common cause of dementia worldwide to rare disorders such as Angelman syndrome, impose a significant global health burden. Altered facial expressions are a common symptom across these disorders, potentially serving as a diagnostic indicator. Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have shown promise in detecting these facial expression changes, aiding in diagnosing and monitoring neurological condition

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40405223Открыть статью

Artificial Intelligence in the Management of Hereditary and Acquired Hemophilia: From Genomics to Treatment Optimization.

Hemophilia, an X-linked bleeding disorder, is characterized by a deficiency in coagulation factors. It manifests as spontaneous bleeding, leading to severe complications if not properly managed. In contrast, acquired hemophilia is an autoimmune condition marked by the development of inhibitory antibodies against coagulation factors. Both forms present significant diagnostic and therapeutic challenges, highlighting the need for advanced genetic, molecular, laboratory, and clinical assessments. Recent advances in artificial intelligence have opened new avenues for the management of hemophilia. M

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40649878Открыть статью

Machine Learning: A New Prospect in Multi-Omics Data Analysis of Cancer.

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…

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.

PMID 35154283Открыть статью

Applications of Neural Network-Based Plan-Cancer Method for Primary Diagnosis of Mesothelioma Cancer.

"Malignant mesothelioma (MM)" is an uncommon although fatal form of cancer. The proper MM diagnosis is crucial for efficient therapy and has significant medicolegal implications. Asbestos is a carcinogenic material that poses a health risk to humans. One of the most severe types of cancer induced by asbestos is "malignant mesothelioma." Prolonged shortness of breath and continuous pain are the most typical symptoms of the condition. The importance of early treatment and diagnosis cannot be overstated. The combination "epithelial/mesenchymal appearance of MM," however, makes a definite diagnosi

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36785667Открыть статью

Multiple myeloma segmentation net (MMNet): an encoder-decoder-based deep multiscale feature fusion model for multiple myeloma segmentation in magnetic resonance imaging.

BackgroundPatients with multiple myeloma (MM), a malignant disease involving bone marrow plasma cells, shows significant susceptibility to bone degradation, impairing normal hematopoietic function. The accurate and effective segmentation of MM lesion areas is crucial for the early detection and diagnosis of myeloma. However, the presence of complex shape variations, boundary ambiguities, and multiscale lesion areas, ranging from punctate lesions to extensive bone damage, presents a formidable challenge in achieving precise segmentation. This study thus aimed to develop a more accurate and robu

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39429589Открыть статью

Decoding Immunodeficiencies with Artificial Intelligence: A New Era of Precision Medicine.

Primary and secondary immunodeficiencies comprise a wide array of illnesses marked by immune system abnormalities, resulting in heightened vulnerability to infections, autoimmunity, and cancers. Notwithstanding progress in diagnostic instruments and an enhanced comprehension of the underlying pathophysiology, delayed diagnosis and underreporting persist as considerable obstacles. The implementation of artificial intelligence into clinical practice has surfaced as a viable method to enhance early detection, risk assessment, and management of immunodeficiencies. Recent advancements illustrate ho

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40868091Открыть статью

From undruggable to degradable: A deep learning-enabled framework for precision orthopaedic protein degradation.

BACKGROUND/OBJECTIVE: A fundamental translational impasse in musculoskeletal disorders-from osteoarthritis to bone metastases-is the "undruggability" of critical pathological drivers sequestered within anatomically restricted and avascular skeletal niches. While Targeted Protein Degradation (TPD) offers a revolutionary event-driven modality to eradicate these refractory targets, its clinical translation to orthopaedics is severely hindered by the physicochemical incompatibility of large degraders with dense extracellular matrices and the scarcity of bone-specific E3 ligases. METHODS: In this

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42182075Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты