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
5198 публикаций
Поиск: 238 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1979 с найденным полным текстом
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Pandemic diseases such as plague have produced a vast amount of literature providing information about the spatiotemporal extent, transmission, or countermeasures. However, the manual extraction of such information from running text is a tedious process, and much of this information remains locked into a narrative format. Natural Language processing (NLP) is a promising tool for the automated extraction of epidemiological data, and can facilitate the establishment of datasets. In this paper, we explore the utility of NLP to assist in the creation of a plague outbreak dataset. We produced a gol
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Extracting protein interaction relationships from textual repositories, such as MEDLINE, may prove useful in generating novel biological hypotheses. Using abstracts relevant to two known functionally related proteins, we modified an existing natural language processing tool to extract protein interaction terms. We were able to obtain functional information about two proteins, Amyloid Precursor Protein and Prion Protein, that have been implicated in the etiology of Alzheimer's Disease and Creutzfeldt-Jakob Disease, respectively.
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск 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.
Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association2026eng
PURPOSE: To evaluate the readability, understandability, and actionability of current orthopaedic discharge instructions and assess the effectiveness of generative artificial intelligence (AI) in addressing these areas of improvement.
METHODS: Orthopaedic discharge instruction documents were collected from a large academic hospital from March to May 2025. Subcategories frequently associated with postoperative inquiries-activities, complications and follow-up, medications, narcotics, pain management, physical therapy, and wound care-were extracted for analysis. ChatGPT-4 was used to generate i
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.
INTRODUCTION: Common goals for procedural sedation are to control pain and ensure the patient is not moving to an extent that is impeding safe progress or completion of the procedure. Clinicians perform regular assessments of the adequacy of procedural sedation in accordance with these goals to inform their decision-making around sedation titration and also for documentation of the care provided. Natural language processing could be applied to real-time transcriptions of audio recordings made during procedures in order to classify sedation states that involve movement and pain, which could the
СтатьяНаблюдательное 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.
A natural language processing (NLP) algorithm to extract microbial keratitis morphology measurements from the electronic health record (EHR) was 75-96% sensitive and 91%-96% specific. NLP accurately extracts data from the corneal exam free-text EHR field.
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
OBJECTIVES: To enhance the performance of large language models (LLMs) in biomedical natural language processing (BioNLP) by introducing a domain-specific instruction dataset and examining its impact when combined with multi-task learning principles.
MATERIALS AND METHODS: We created the BioInstruct, comprising 25 005 instructions to instruction-tune LLMs (LLaMA 1 and 2, 7B and 13B version). The instructions were created by prompting the GPT-4 language model with 3-seed samples randomly drawn from an 80 human curated instructions. We employed Low-Rank Adaptation (LoRA) for parameter-efficient
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Frontostriatal degeneration in Parkinson's disease (PD) is associated with language deficits, which can be identified using natural language processing, a remarkable tool for digital-phenotyping. Current evidence is mostly blind to the disorder's cognitive phenotypes. We validated an AI-driven approach to capture digital language markers of PD with and without mild cognitive impairment (PD-MCI, PD-nMCI) relative to healthy controls (HCs). Analyzing the connected speech of participants, we extracted linguistic features with CLAN software. Classification was performed using SVM and RFE. Discrimi
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.
There has been a growing emphasis on data across various health-related fields, not just in nursing research, due to the increasing volume of unstructured data in electronic health records (EHRs). Natural Language Processing (NLP) provides a solution by transforming this unstructured data into structured formats, thereby facilitating valuable insights. This methodology paper explores the application of NLP in nursing, using an exemplar case study that analyzes YouTube data to investigate social phenomena among adults living alone. The methodology involves five steps: accessing data through You
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
UNLABELLED: A Critical Incident Reporting System (CIRS) collects anecdotal reports from employees, which serve as a vital source of information about incidents that could potentially harm patients.
OBJECTIVES: To demonstrate how natural language processing (NLP) methods can help in retrieving valuable information from such incident data.
METHODS: We analyzed frequently occurring terms and sentiments as well as topics in data from the Swiss National CIRRNET database from 2006 to 2023 using NLP and BERTopic modelling.
RESULTS: We grouped the topics into 10 major themes out of which 6 are rela
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.
Natural language processing (NLP) aims to program machines to interpret human language as humans do. It could quantify aspects of medical education that were previously amenable only to qualitative methods. The application of NLP to medical education has been accelerating over the past several years. This article has three aims. First, we introduce the reader to NLP. Second, we discuss the potential of NLP to help integrate FOAM (Free Open Access Medical Education) resources with more traditional curricular elements. Finally, we present the results of a systematic review. We identified 30 arti
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
INTRODUCTION: Automatically identifying specific phenotypes in free-text clinical notes is critically important for the reuse of clinical data. In this study, the authors combine expert-guided feature (text) selection with one-class classification for text processing.
OBJECTIVES: To compare the performance of one-class classification to traditional binary classification; to evaluate the utility of feature selection based on expert-selected salient text (snippets); and to determine the robustness of these models with respects to irrelevant surrounding text.
METHODS: The authors trained one-cl
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
BACKGROUND: Screening and surveillance are essential to prevent aneurysm rupture. We used natural language processing (NLP) software to evaluate efficacy of aneurysm surveillance.
METHODS: NLP software was used to review 7 years of imaging reports at a single institution to identify patients with an abdominal aortic aneurysm. After identification of a patient cohort, review of the electronic medical record was completed to collect patient demographics and information about compliance with nationally recommended aneurysm surveillance protocols.
RESULTS: NLP identified a cohort of 1424 patient
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: Systemic mastocytosis (SM) is a rare disorder with heterogeneous, multisystem symptoms that often lead to diagnostic delays. Real-world symptom documentation in unstructured clinical notes may hold untapped potential for earlier recognition, but scalable extraction methods are lacking.
OBJECTIVE: To develop and validate a natural language processing (NLP) algorithm to identify 23 potentially SM-related symptoms from unstructured electronic health record (EHR) documentation and assess its application across SM and comparison groups.
METHODS: We conducted a retrospective study usin
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: Integrating data is essential for advancing clinical and epidemiological research. However, because datasets often describe variables (eg, demographic and health conditions) in diverse ways, the process of integrating and harmonizing variables from research studies remains a major bottleneck.
OBJECTIVE: The objective was to assess a natural language processing-based method to automate variable harmonization to achieve a scalable approach to integration of multiple datasets.
METHODS: We developed a fully connected neural network (FCN) method, enhanced with contrastive learning, us
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: The use of Natural Language Processing (NLP) has attracted increased interest in healthcare with various potential applications including identification and extraction of health information, development of chatbots and virtual assistants. The aim of this comprehensive literature review was to provide an overview of NLP applications in vascular surgery, identify current limitations, and discuss future perspectives in the field.
DATA SOURCES: The MEDLINE database was searched on April 2023.
REVIEW METHODS: The database was searched using a combination of keywords to identify studies
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.
BACKGROUND: Symptoms are a core concept of nursing interest. Large-scale secondary data reuse of notes in electronic health records (EHRs) has the potential to increase the quantity and quality of symptom research. However, the symptom language used in clinical notes is complex. A need exists for methods designed specifically to identify and study symptom information from EHR notes.
OBJECTIVES: We aim to describe a method that combines standardized vocabularies, clinical expertise, and natural language processing to generate comprehensive symptom vocabularies and identify symptom information
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Psychiatric clinical notes in electronic health records (EHRs) provide rich longitudinal information that can support clinical decision-making. Using historical medical data can enable earlier identification of mental illness, better characterization of disease trajectories, and more personalized treatment planning. Natural language processing (NLP) transforms these unstructured notes into analyzable representations for research and care.
OBJECTIVE: This study aims to systematically summarize NLP methodologies for psychiatric clinical notes, compare major modeling paradigms and ap
СтатьяScoping ReviewПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Exam protocoling is a significant non-interpretive task burden for radiologists. The purpose of this work was to develop a natural language processing (NLP) artificial intelligence (AI) solution for automated protocoling of standard abdomen and pelvic magnetic resonance imaging (MRI) exams from basic associated order information and patient metadata. This Institutional Review Board exempt retrospective study used de-identified metadata from consecutive adult abdominal and pelvic MRI scans performed at our institution spanning 2.5 years from 2019 to 2021 to fine-tune an AI model to predict the
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.