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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

Development and Cross-Database External Validation of 24-Hour Landmark Models for ICU Mortality After Intracerebral Hemorrhage: Incremental Value of Routine Coagulation Markers

Diese Studie entwickelte und validierte extern Modelle zur Vorhersage der 24-Stunden-Mortalität auf der Intensivstation bei intrazerebraler Blutung und stellte fest, dass multivariable Modelle zwar einfache klinische Benchmarks übertrafen, routinemäßige Koagulationsmarker jedoch keinen eindeutig belegten inkrementellen Vorhersagewert über die Standarddaten zu klinischen und physiologischen Parametern hinaus boten.

Pathak, S., Si, Y., Sanjaya, J., Haghi, M., Kudrot, N. T., Placencia, G., Alaei, K., Pishgar, M.2026-10-13
📄 Medizinische Informatik

WHITE-Net : White matter HyperIntensities Tissue Extraction using deep learning Network

Das Paper stellt WHITE-Net vor, ein robustes und skalierbares auf 3D-ResUNet basierendes Deep-Learning-Framework, das auf diversen multizentrischen MRT-Daten trainiert wurde und eine hochgenaue, generalisierbare sowie schnelle automatisierte Segmentierung von White Matter Hyperintensities ohne die Notwendigkeit einer Parameterabstimmung erreicht.

Cathala, C., Roduit, V., Carneiro, F., Heffernan, M., Vanderbecq, Q., Colliot, O., Kherif, F., Thiran, J.-P., Bussy, A. (…)2026-10-12
📄 Medizinische Informatik

Machine Learning-Supported Efficient VTE Risk Assessment using Routinely Collected Electronic Health Record Data

Diese Studie zeigt, dass Machine-Learning-Modelle, die routinemäßig erhobene Daten aus elektronischen Gesundheitsakten nutzen, die Echtzeit-Risikobewertung von venösen Thromboembolien effektiv unterstützen können, wobei die klinische Validität mit den von Klinikern erfassten Faktoren vergleichbar ist, was eine praktikable Lösung zur Reduzierung des Dokumentationsaufwands bei gleichzeitiger Wahrung der Patientensicherheit darstellt.

Li, Z., Yagis, E., Riad, A., Windrath-Carr, O., Arribas, M., Sodiq, T., Goldsmith, K., Glampson, B., Flott, K., Haji, G. (…)2026-10-09
📄 Medizinische Informatik

Evidence-processing errors and their correction in an LLM-assisted systematic review: a retrospective methodological case study

Diese retrospektive methodische Fallstudie untersucht, wie dokumentierte Fehler bei der Evidenzverarbeitung eine LLM-gestützte systematische Übersichtsarbeit beeinflussten, und zeigt auf, dass ein auditierbarer Workflow die Fehlererkennung und -korrektur erfolgreich mit den veröffentlichten Ergebnissen verknüpfte, während er gleichzeitig operative Regeln für zukünftige Review-Teams bereitstellte.

Yin, C., Jing, Z., Zhang, Z.2026-10-08
📄 Medizinische Informatik

Sense and Sensibility: Sensible Quality Control and Data Decision-Making in Passive Sensing Data for Adolescent Substance Use Risk Prediction

Diese Arbeit liefert fundierte Empfehlungen für die Vorverarbeitung von passiven Sensordaten von Smartphones und Wearables, um die Vorhersage des Risikos für Substanzgebrauch bei Jugendlichen zu verbessern, wobei die ABCD-Studie zur Veranschaulichung nutzt, wie eine rigorose Datenqualitätskontrolle und transparentes Feature-Engineering Herausforderungen wie den Umgang mit Ausreißern, Plattformunterschieden und Protokollabweichungen bewältigen können.

Hong, A., Diaz, J. L., Kennedy, T. M., Wang, F. L.2026-10-08
📄 Medizinische Informatik

A world model simulates the latent dynamics of human health

Das Paper stellt HealthFlux vor, ein panmodales Weltmodell, das die latente Dynamik der menschlichen Gesundheit lernt, indem es diverse multimodale Daten integriert, um einen einheitlichen Gesundheitszustand kontinuierlich zu aktualisieren, was hochgenaue Langzeitprognosen von Krankheiten und Mortalität ermöglicht und gleichzeitig virtuelle klinische Studien unterstützt.

Wang, Z., Zhang, O., Wang, J., Jiang, Y., Ma, Z. C., Guo, M., Al Dajani, S., Eames, A., Moldakozhayev, A., Poganik, J. R (…)2026-10-07
📄 Medizinische Informatik

Validation of a two-stage automated screening pipeline for medical systematic reviews: a stratified concordance study with three independent human reviewers, using PABAK and Gwet's AC1

Diese Studie validiert die Fähigkeit einer zweistufigen automatisierten Screening-Pipeline, eine perfekte Übereinstimmung mit menschlichen Reviewern beim automatischen Ausschließen von Datensätzen in systematischen Übersichtsarbeiten zu erreichen, während sie gleichzeitig aufzeigt, dass das System aufgrund geringer Inter-Rater-Übereinstimmung unter Menschen und schlechter Maschinenleistung bei den verbleibenden unsicheren Fällen nicht zuverlässig Einschlussentscheidungen identifizieren kann.

Pirani, E., Costazza, D., Berti, P. P.2026-10-07
📄 Medizinische Informatik

Multi-model LLM assessment of Quality Control Circle methodological quality: a designed-anchor reliability study

Diese Studie zeigt, dass ein Panel aus mehreren großen Sprachmodellen die methodische Qualität von Quality-Control-Circle-Berichten zuverlässig und konsistent bewerten kann, wobei eine starke Übereinstimmung zwischen den Modellen erzielt und gezielt eingebaute methodische Schwächen im Vergleich zu schlüsselwortbasierten Methoden effektiv erkannt werden.

LIn, H., Lyu, J.2026-10-02
📄 Medizinische Informatik

Interoperability of standardised electronic healthcare records facilitates transfer learning of clinical language models

Diese Studie zeigt, dass die Standardisierung elektronischer Gesundheitsakten auf das OMOP-Common-Data-Model effektiv das Transfer Learning von klinischen Sprachmodellen über verschiedene britische Datensätze hinweg ermöglicht und dabei eine hohe Vorhersageleistung für die ungeplante Krankenhauswiederaufnahme trotz demografischer Unterschiede und Vokabularbeschränkungen erzielt.

Remfry, E., Henkin, R.2026-09-30
📄 Medizinische Informatik

What Embedding-Based Guideline-Literature Drift Measures (and What It Doesn't): A Proof-of-Concept and Mechanistic Dissection of TIDE in Orthopedic Surgery

Diese Proof-of-Concept-Studie führt TIDE ein und validiert es als eine auf Embeddings basierende Metrik, die erfolgreich die zeitliche Abstimmung zwischen orthopädischen Leitlinien und der sich entwickelnden Literatur verfolgt, indem sie divergente, konvergente und stabile Trajektorien unterscheidet, während sie gleichzeitig klarstellt, dass das Maß thematische Verschiebungen und nicht die evidenzbasierte Richtung widerspiegelt.

Grames, C., Zakarian, P., Franquemont, C., Cabrera, A., Elsissy, J.2026-09-29