health informatics पेपर

Co-designing a virtual reality based mindfulness application to address diabetes distress using Artificial Intelligence-informed Experience-Based Co-Design (AI-EBCD): a feasibility study

इस व्यवहार्यता अध्ययन ने टाइप 2 मधुमेह वाले वयस्कों और माइंडफुलनेस अभ्यासकर्ताओं से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-सूचित अनुभव-आधारित सह-डिज़ाइन (AI-EBCD) का उपयोग किया, जिसके परिणामस्वरूप मधुमेह संकट को कम करने के उद्देश्य से एक वर्चुअल रियलिटी माइंडफुलनेस एप्लिकेशन के लिए एक अनुकूलित प्रोटोटाइप तैयार हुआ।

Ghosal, S., Zhang, M., Stanmore, E., Sturt, J., Bogosian, A., Woodcock, D., Milne, N., Mubita, W., Robert, G., O'Connor (…)2026-03-11

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Regression vs. Medical LLMs: A Comprehensive Study for CVD and Mortality Risk Prediction

यह अध्ययन LURIC डेटासेट का उपयोग करके हृदय रोग और मृत्यु दर के जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए पारंपरिक प्रतिगमन मॉडलों (regression models) के विरुद्ध मेडिकल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (MedLLMs) के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि जहाँ अनुकूलित MedLLMs और बूस्टिंग तकनीकें 85% तक प्रतिस्पर्धी AUROC प्राप्त करती हैं, वहीं व्यवस्थित अति-पूर्वानुमान (over-prediction) को ठीक करने के लिए MedLLMs को अंशांकन समायोजनों (calibration adjustments) की आवश्यकता होती है।

KOM SANDE, S. D., Skorski, M., Theobald, M., Schneider, J., Marz, W.2026-03-11

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Variability in Automated Sepsis Case Detection: A Systematic Analysis of Implementation Methods in Clinical Data Repositories

यह व्यवस्थित समीक्षा (systematic review) प्रकट करती है कि MIMIC-III और eICU-CRD डेटाबेस में स्वचालित सेप्सिस केस डिटेक्शन के बीच महत्वपूर्ण पद्धतिगत विषमता (methodological heterogeneity) से डिटेक्शन दर में व्यापक भिन्नता आती है, जो सेप्सिस अनुसंधान में पुनरुत्पादकता (reproducibility) सुनिश्चित करने के लिए मानकीकृत रिपोर्टिंग और ओपन-सोर्स कोड की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करती है।

Meyer-Eschenbach, F., Schmiedler, R., Stoephasius, J. v., Zhang, C., Kronfli, L., Frey, N., Naeher, A.-F., Ehret, J., No (…)2026-03-10

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Time-to-event modeling with multimodal clinical and genetic features improves risk stratification of liver complications in chronic hepatitis C

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैदानिक, आनुवंशिक और सामाजिक-आर्थिक डेटा को एकीकृत करने वाला एक व्याख्यात्मक, बहु-मोडल टाइम-टू-इवेंट ढांचा, पारंपरिक फाइब्रोसिस-आधारित मूल्यांकन की तुलना में क्रोनिक हेपेटाइटिस सी रोगियों में सिरोसिस, हेपैटोसेलुलर कार्सिनोमा और मृत्यु दर के जोखिम स्तरीकरण में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Islam, H., Arian, A., Franses, J. W., Ahsan, H.2026-03-09

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Predictors of COVID-19 hospital outcomes: a machine learning analysis of the National COVID Cohort Collaborative

इस अध्ययन ने अस्पताल में भर्ती कोविड-19 रोगियों के एक बड़े, सामंजस्यपूर्ण कोहोर्ट पर मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए यह प्रदर्शित किया कि जहाँ सामान्य संरचित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की विशेषताएं मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए मध्यम उपयोगिता प्रदान करती हैं, वहीं वे अस्पताल में रुकने की अवधि (लेंथ ऑफ स्टे) के पूर्वानुमान के लिए अपर्याप्त हैं, और क्लास इम्बैलेंस को संबोधित करने के लिए SMOTE लागू करना रिकॉल और विभेदन (डिस्क्रिमिनेशन) के बीच एक महत्वपूर्ण समझौता पैदा करता है जिसके लिए नैदानिक उपयोगिता हेतु थ्रेशोल्ड-डिपेंडेंट मेट्रिक्स रिपोर्ट करना आवश्यक है।

Vazquez, J., Taylor, L., Chen, Y.-Y. K., Araya, K., Farnsworth, M. G., Xue, X., Hasan, M., N3C Consortium,2026-03-09

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A Novel Blended Hybrid Care Model for Maternal Mental Health: Cohort Study of Pregnant and Postpartum Patients

यह पायलट कोहॉर्ट अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि सिंक्रोनस वर्चुअल सीबीटी (CBT) के साथ एसिंक्रोनस माइंडलैंप (mindLAMP) ऐप को संयोजित करने वाला एक नवीन ब्लेंडेड हाइब्रिड केयर मॉडल गर्भवती और प्रसवोत्तर महिलाओं में चिंता और अवसाद के लक्षणों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जो मातृ मानसिक स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण उपचार अंतराल को पाटने की इसकी क्षमता का सुझाव देता है।

Calvert, E. I., Chen, K., Moon, K., Emerson, M. R., Feldman, N., Lager, C., Torous, J.2026-03-09

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Thyroid Cancer Risk Prediction from Multimodal Datasets Using Large Language Model

यह शोध पत्र एक ऐसा डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अनिमॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में थायराइड कैंसर की भविष्यवाणी करने में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए क्रॉस-मोडल अटेंशन के माध्यम से डोमेन-अनुकूलित लैंग्वेज मॉडल के क्लिनिकल टेक्स्ट विश्लेषण के साथ विजन ट्रांसफॉर्मर-निर्मित एमआरआई (MRI) फीचर्स को एकीकृत करता है।

Ray, P.2026-03-06

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Population differences in wearable device wear time: Rescuing data to address biases and advance health equity

यह अध्ययन 11,000 से अधिक प्रतिभागियों के फिटबिट डेटा का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जनसांख्यिकीय और स्वास्थ्य कारक वियरेबल डिवाइस पहनने के समय को कैसे प्रभावित करते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि मानक अनुपालन सीमाएं रोगग्रस्त आबादी के डेटा को असमान रूप से बाहर करती हैं और इन पूर्वाग्रहों को कम करने तथा स्वास्थ्य समानता को आगे बढ़ाने के लिए एक लचीले पद्धतिगत ढांचे का प्रस्ताव करती हैं।

Hurwitz, E., Connelly, E., Sklerov, M., Master, H., Hochheiser, H., Butzin-Dozier, Z., Dunn, J., Haendel, M. A.2026-03-06

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Predicting cardiovascular risk under intervention: Development and internal validation of the CHARIOT Model in 19 million adults

CHARIOT मॉडल, जिसे 1.9 करोड़ से अधिक यूके के वयस्कों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग करके विकसित और आंतरिक रूप से मान्य किया गया है, सक्रिय, रोगी-केंद्रित प्राथमिक रोकथाम को सक्षम करने के लिए स्टैटिन या जीवनशैली में बदलाव जैसे विशिष्ट हस्तक्षेपों के तहत 10-वर्षीय हृदय रोग जोखिम की कमी की अनूठी भविष्यवाणी करता है।

Pate, A., Jiang, B., Huang, Y.-T., Griffiths, S., Stables, D., Peek, N., McMillan, B., Sperrin, M.2026-03-05

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TDA Engine v2.1: A Computational Framework for Detecting Structural Voids in Spatially Censored Epidemiological Data with Temporal Classification and Causal Inference

TDA इंजन v2.1 एक टोपोलॉजिकल ढांचा है जो सार्वजनिक स्वास्थ्य जांचों को निर्देशित करने के लिए टेम्पोरल क्लासिफिकेशन और कॉज़ल इन्फरेंस को एकीकृत करके सेंसर डेटा में स्ट्रक्चरल डेटा वॉइड्स को स्टोकेस्टिक गैप्स से गणितीय रूप से अलग करता है।

Mboya, G. O.2026-03-05

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