📄 Category

health informatics

256 Arbeiten

Die Gesundheitsinformatik verbindet Medizin mit Datenwissenschaft, um Patientendaten intelligent zu nutzen und Behandlungen zu verbessern. Auf Gist.Science machen wir die neuesten Forschungsergebnisse aus diesem dynamischen Feld für jeden verständlich. Wir erfassen jede neue Vorabveröffentlichung, die direkt von medRxiv in diese Kategorie eingeht, und bieten dazu sowohl klare Zusammenfassungen für ein breites Publikum als auch detaillierte technische Analysen für Fachleute an.

Dieser Ansatz sorgt dafür, dass komplexe Fortschritte in der digitalen Gesundheit schnell und ohne unnötiges Fachchinesisch zugänglich werden. Ob es um KI-gestützte Diagnosen oder die Verwaltung großer medizinischer Datensätze geht, hier finden Sie die aktuellen Entwicklungen aus der Praxis.

Nachfolgend finden Sie die neuesten Beiträge in diesem Bereich, die wir für Sie vorbereitet haben.

📄 Medizinische Informatik

Routine health information system data quality in a hill and mountain district of Nepal: a cross-sectional desk review of four years of DHIS2 data from Sankhuwasabha, 2021-2025

Diese querschnittliche Desk-Review von vier Jahren DHIS2-Daten aus dem Distrikt Sankhuwasabha, Nepal, zeigt, dass die Vollständigkeit und Zeitnähe der Berichterstattung zwar generell hoch sind, die Daten jedoch durch systematische Erfassungsprozesse und die Einschränkungen validierungsregelabhängiger Konsistenzprüfungen verursachte, persistente Anomalien bei den Immunisierungen aufweisen, was die Notwendigkeit unterstreicht, Indikatorpaare vor der Bewertung der Datenqualität gegen aktive Validierungsregeln zu klassifizieren.

Shrestha, D., Adhikari, P., Bhatta, M.2026-11-11✓ Author reviewed ⓘ
📄 Medizinische Informatik

Room-Aware Transformer for Activities of Daily Living Recognition in Adults with Mild Neurocognitive Disorder Using Ambient Sensors: Development and Evaluation Study

Diese Studie zeigt, dass eine raumbezogene Transformer-Architektur, welche die ortsspezifischen Sensorstrukturen bewahrt, kontextabhängige Verbesserungen bei der Erkennung von Aktivitäten des täglichen Lebens für Erwachsene mit leichter neurokognitiver Störung unter Verwendung von Umgebungssensoren bietet, wenngleich die Leistung über verschiedene Wohnungen und Aktivitätstypen hinweg signifikant variiert, was die Notwendigkeit einer personalisierten Modellentwicklung vor der klinischen Anwendung unterstreicht.

Abdalnabi, N., Addepalli, V. r., Roessler, A., Kiselica, A., Kummerfeld, E., Sarker, S., Rao, P., Lee, K.2026-11-10
📄 Medizinische Informatik

Accelerometer Data Harmonization and Feature Engineering for Gait Analytics

Diese Studie präsentiert ein Open-Source-Python-Framework und ein Data Warehouse zur Integration heterogener Gang-Beschleunigungssensordaten und zeigt auf, dass eine standardisierte Verarbeitung zwar eine studienübergreifende Analyse ermöglicht, jedoch eine signifikante Merkmalsvariabilität über verschiedene Sensorkonfigurationen und Datensätze hinweg bestehen bleibt, was die unmittelbare Vergleichbarkeit abgeleiteter Metriken für Aufgaben wie die Geschlechterklassifizierung einschränkt.

Carrle, F. P., Schmidt, F., Reichenbach, A.2026-11-09
📄 Medizinische Informatik

ShortKit-ML: an open toolkit for measuring shortcut potential in medical imaging embeddings

ShortKit-ML ist ein offenes Toolkit, das eine kalibrierte konditionale Sonde einführt, um das Shortcut-Potenzial in eingefrorenen medizinischen Bildgebungs-Embeddings zu messen, wobei es zeigt, dass seine Scores zwar mit der Abhängigkeit von konfundierten Klassifikatoren von sensiblen Attributen wie dem Geschlecht korrelieren, das Werkzeug allein jedoch diese Abhängigkeit nicht bestätigen oder eliminieren kann, ohne auch den Klassifikator-Kopf selbst zu testen.

Cajas, S., Marzullo, A., Kapadia, S., Santos, F., Ocampo Osorio, F., Kong, Q., Quarta, A., Kuo, P.-C., Patel, M., Rojas (…)2026-11-07
📄 Medizinische Informatik

Machine Learning Based Detection of Chronic Kidney Disease using Full Blood Count from a Ghanaian Hospital Population with an Integrated Web Application

Diese Studie zeigt, dass maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Vollblutbild-Daten zwar chronische Nierenerkrankungen in einer ghanaischen Population erkennen können, ihre berichtete Leistungsfähigkeit jedoch entscheidend von Vorverarbeitungsentscheidungen abhängt, wobei eine unsachgemäße Anwendung von SMOTE die Genauigkeit im Vergleich zu einem strengen Kreuzvalidierungsprotokoll um 22,4 Punkte aufbläht, was zur Bereitstellung des erklärbaren Web-Tools NephroScan GH führt.

Akwetey, B. Y., Lawluvi, E. Y., Equagoo, T. T., Kumako, S., Tsinyo, E. A., Kumi, R. T., Mensah, I. R., Amedume, F. S., A (…)2026-10-31
📄 Medizinische Informatik

From clinician review to measurable human oversight of AI-drafted paediatric discharge documents

In einer randomisierten Studie mit 117 pädiatrischen Entlassungen verhinderte die klinische Überprüfung von KI-entworfenen Dokumenten erfolgreich schwerwiegende Fehler und verbesserte die Zugänglichkeit des Wortschatzes, steigerte jedoch das Verständnis der Familien im Vergleich zu herkömmlichen Vorlagen nicht signifikant, was die Notwendigkeit besserer Metriken zur Messung der menschlichen Aufsicht bei klinischer KI verdeutlicht.

Morquin, D., Bochu, G., Robert, L., Loi, Z., Buhnila, I., Ferreira, R., Jeziorski, E., Messaoui, L., Piarroux, R., Yauy (…)2026-10-22
📄 Medizinische Informatik

Drug Safety Warnings in English, Russian, Arabic and Hebrew Wikipedia: A Cross-Sectional Audit of 33 Drugs Across Three Risk Domains

Diese Querschnittsstudie über 33 Medikamente in den englischen, russischen, arabischen und hebräischen Wikipedia-Ausgaben zeigt, dass handlungsrelevante Warnungen zur Arzneimittelsicherheit in den nicht-englischen Versionen im Allgemeinen schwächer ausgeprägt sind, wobei russische Artikel oft an Inhalten mangeln und arabische Artikel häufig daran scheitern, erwähnte Risiken in explizite Anweisungen zu überführen.

Berlin, M., Berkovitch, M., Benassayag Kaduri, N., Gorelik, E., Gorelik, B.2026-10-22
📄 Medizinische Informatik

A Review of Suicide-Related Risks through Propensity Score Methods using the Maryland Suicide Data Warehouse

Diese Studie nutzt Propensity-Score-Methoden, einschließlich Inverse-Propensity-Weighting und Entropy-Balancing, auf einem großen Datensatz aus Maryland, um zu zeigen, dass diese Techniken im Vergleich zu herkömmlicher multivariater logistischer Regression oder Stichprobenmatching differenziertere und robustere Schätzungen von Suizikrisikofaktoren und Inanspruchnahmungsmustern von Pflegeleistungen liefern.

Kitchen, C., Kush, J., Zirikly, A., Belouali, A., Nestadt, P., Wilcox, H., Kharrazi, H.2026-10-21
📄 Medizinische Informatik

BanglaDiaHallu: Hallucinations of large language models and the effect of guideline-grounded retrieval-augmented generation in Bangla diabetes question answering

Diese Studie zeigt, dass große Sprachmodelle zwar erhebliche Halluzinationsraten bei der Beantwortung von Fragen zu Diabetes auf Bengalisch aufweisen, die Verankerung eines lokal einsetzbaren Modells mittels Retrieval-Augmented Generation mit den nationalen Leitlinien für Diabetes mellitus aus Bangladesch die medizinische Genauigkeit und Sicherheit jedoch erheblich verbessert, wenngleich eine klinische Aufsicht unerlässlich bleibt, da keine Konfiguration gänzlich fehlerfrei ist.

Nahid, K., Anam, M., Saon, M. T. H., Any, O. H., Hassan, K. M. R., Anwar, M. M.2026-10-16