180 पेपर
यह शोध पत्र, जिसका मूल उद्देश्य इंग्लैंड में सेप्सिस मृत्यु दर पर एनएलपी-संचालित नैदानिक निर्णय सहायता के कारण प्रभाव का विश्लेषण करना था, गलत जानकारी प्रस्तुत करने के कारण medRxiv से वापस ले लिया गया है।
इस शोध पत्र को medRxiv से इसलिए वापस ले लिया गया है क्योंकि इसे गलत जानकारी के साथ प्रस्तुत किया गया था, जिससे एनएलपी-संवर्धित नैदानिक निर्णय सहायता पर इसके मूल निष्कर्ष अमान्य हो गए हैं।
यह शोध पत्र RLSYN+REG को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) द्वारा संचालित जनरेटिव मॉडल है जो सिंथेटिक बायोमेडिकल डेटा की वैज्ञानिक उपयोगिता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि इस पर प्रशिक्षित रिग्रेशन मॉडल वास्तविक डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों के गुणांकों (coefficients) और भविष्यवाणियों को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करते हैं, साथ ही उच्च निष्ठा (fidelity) और गोपनीयता बनाए रखते हैं।
यह अध्ययन क्रोनोस (Chronos) को पेश करता है, जो एक गोपनीयता-संरक्षण ढांचा है जो पार्किंसंस रोग के लक्षणों के उभरने से कई साल पहले इसके प्रारंभिक आणविक हस्ताक्षरों की पहचान करने के लिए संग्रहित प्लाज्मा नमूनों को अनुदैर्ध्य नैदानिक रिकॉर्ड के साथ जोड़ता है, और कई स्वतंत्र समूहों में 0.76 की भविष्य कहने वाली सटीकता प्राप्त करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन और ग्रेडिएंट बूस्टिंग दोनों मॉडल 2010 से 2025 तक के अमेरिकी सीडीसी ILINet निगरानी डेटा का उपयोग करके राष्ट्रीय इन्फ्लुएंजा प्रकोपों का पता लगाने में लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करते हैं, जो प्रारंभिक चेतावनी को थ्रेशोल्ड-आधारित बाइनरी वर्गीकरण समस्या के रूप में फ्रेम करने की परिचालन उपयोगिता को मान्य करता है।
इस अध्ययन ने 4,10,000 से अधिक रेडिट पोस्ट का विश्लेषण किया है जिससे यह पता चला है कि जबकि गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल (जठरांत्र) लक्षण सेमाग्लुटाइड और टिरज़ेपाटाइड के सबसे आम स्व-रिपोर्ट किए गए दुष्प्रभाव हैं, ऑनलाइन समुदाय प्रजनन और तापमान संबंधी चिंताओं जैसी उभरती समस्याओं को भी उजागर करते हैं जो अक्सर नैदानिक परीक्षणों और आधिकारिक लेबलिंग में कम प्रतिनिधित्व पाती हैं।
यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर, अडैप्टर-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो छोटे नैदानिक भाषा मॉडलों के संरेखण (अलाइनमेंट) को स्थिर करने के लिए रीजनिंग सुपरविजन को रिवॉर्ड ट्यूनिंग से अलग करता है, जिससे गोपनीयता या दक्षता से समझौता किए बिना मजबूत, ऑडिट योग्य और सटीक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र ऑर्फ़नेट नेमोनक्लेचर एंड क्लासिफिकेशन सिस्टम को दुर्लभ रोगों के लिए एक व्यापक, बहुभाषी और अंतर-संचालनीय मानक के रूप में प्रस्तुत करता है, जो इसके जुलाई 2025 के अपडेट का विवरण देता है जिसमें वैश्विक डेटा साझाकरण, सटीक रोगी पहचान और बेहतर स्वास्थ्य परिणामों की सुविधा के लिए प्रमुख चिकित्सा शब्दावलियों के विस्तृत मैपिंग के साथ लगभग 10,000 नैदानिक संस्थाएं शामिल हैं।
यह अध्ययन एक मल्टी-सीड रणनीति और रैंडम फॉरेस्ट-आधारित फीचर रैंकिंग का उपयोग करते हुए एक सुदृढ़ एन्सेम्बल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो इथियोपिया में इसोफेजियल कैंसर का पता लगाने में लगभग पूर्ण सटीकता (98.3%) और शून्य फॉल्स नेगेटिव प्राप्त करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि आहार संबंधी और पर्यावरणीय जोखिम कारकों पर केंद्रित कम फीचर सेट संसाधन-सीमित परिवेशों में शीघ्र निदान में प्रभावी रूप से सहायता कर सकते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक क्रॉस-अटेंशन-आधारित मल्टीमॉडल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, जो डर्मोस्कोपिक छवियों को रोगी मेटाडेटा के साथ प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है, त्वचा के घावों के निदान में बेहतर सटीकता और अंशांकन (कैलिब्रेशन) के साथ इमेज-ओनली और पारंपरिक फ्यूजन मॉडल दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।