health informatics पेपर

Agent Role Structure and Operating Characteristics in Large Language Model Clinical Classification: A Comparative Study of Specialist and Deliberative Multi-Agent Protocols

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि, मॉडल के स्थिर मापदंडों के बावजूद, मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों के आंतरिक भूमिका विखंडन को एक सामान्य विचारोन्मुख (deliberative) से फीचर-विशेषज्ञ (feature-specialist) संरचना में बदलना एक संरचित इंडक्टिव बायस (inductive bias) के रूप में कार्य करता है जो विभिन्न नैदानिक वर्गीकरण कार्यों में संवेदनशीलता-विशिष्टता (sensitivity-specificity) ट्रेड-ऑफ और त्रुटि वितरणों को व्यवस्थित रूप से नया आकार देता है।

Anderson, C. G.2026-03-05

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Red-Teaming Medical AI: Systematic Adversarial Evaluation of LLM Safety Guardrails in Clinical Contexts

यह शोध पत्र चिकित्सा एआई सुरक्षा के मूल्यांकन के लिए एक व्यवस्थित रेड-टीमिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि मानक गार्डरेल्स अधिकांश प्रतिकूल हमलों को प्रभावी ढंग से रोकते हैं, वे अधिकार प्रतिरूपण (authority impersonation) रणनीतियों—विशेष रूप से उन अनुरोधों के प्रति जो शैक्षिक पूछताछ के रूप में रूपायित होते हैं—के प्रति काफी संवेदनशील बने रहते हैं, जो तथ्यात्मक त्रुटियों के बजाय व्यवहारिक मोड-स्विचिंग को ट्रिगर करते हैं।

Ekram, T. T.2026-03-05

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Enhancing Prediabetes Diagnosis from Continuous Glucose Monitoring Data via Iterative Label Cleaning and Deep Learning

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो AI-READI डेटासेट में गलत वर्गीकरणों को सुधारकर और कम नैदानिक बोझ के साथ उच्च नैदानिक सटीकता प्राप्त करके, निरंतर ग्लूकोज निगरानी (Continuous Glucose Monitoring) डेटा से प्रीडायबिटीज निदान में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए इटरेटिव XGBoost-आधारित लेबल रिफाइनमेंट को एक कन्वेन्शनल-बायडायरेक्शनल LSTM मॉडल के साथ जोड़ता है।

Arethiya, N. J., Krammer, L., David, J., Bakshi, V., BasuChoudhary, A., Bhuiyan, U., Sen, S., Mazumder, R., McNeely, P.2026-03-05

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Trustworthy personalized treatment selection: causal effect-trees and calibration in perioperative medicine

यह शोध पत्र एक परिनियोजन-तैयार (deployment-ready) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विश्वसनीय शोर से कार्रवाई योग्य उपचार विषमता (actionable treatment heterogeneity) को अलग करने के लिए कारण अनुमान (causal inference), व्याख्या योग्य प्रभाव-वृक्षों (interpretable effect-trees) और अंशांकन मूल्यांकन (calibration assessment) को एकीकृत करता है, जिससे पेरिऑपरेटिव मेडिसिन में विश्वसनीय व्यक्तिगत उपचार चयन सक्षम होता है।

Mittelberg, Y., Stiglitz, D. K., Kowadlo, G.2026-03-04

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Evaluating a Locally Deployed 20-Billion Parameter Large Language Model for Automated Abstract Screening in Systematic Reviews

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक स्थानीय रूप से तैनात 20-बिलियन पैरामीटर वाला LLM, संवेदनशीलता-वर्धित प्रॉम्प्टिंग रणनीति का उपयोग करते हुए, उच्च सटीकता और शून्य डेटा गोपनीयता जोखिमों के साथ व्यवस्थित समीक्षा (सिस्टमैटिक रिव्यू) एब्स्ट्रैक्ट स्क्रीनिंग को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ कर सकता है, हालांकि इसका प्रदर्शन डोमेन के अनुसार भिन्न होता है और इसे मानव विशेषज्ञों के साथ एक दूसरे स्क्रीनर के रूप में उपयोग करना सबसे अच्छा है।

Moreira Melo, P. H., Poenaru, D., Guadagno, E.2026-03-04

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Perceptions of Artificial Intelligence in the Editorial and Peer Review Process: A Cross-Sectional Survey of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Journal Editors

पारंपरिक, पूरक और एकीकृत चिकित्सा (Traditional, Complementary, and Integrative Medicine) जर्नल के संपादकों के एक क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण से पता चलता है कि हालांकि वे नियमित संपादकीय कार्यों में सहायता के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता को पहचानते हैं, लेकिन संस्थागत नीतियों, प्रशिक्षण और नैतिक मार्गदर्शन की कमी के कारण इसका वास्तविक उपयोग सीमित बना हुआ है।

Ng, J. Y., Bhavsar, D., Krishnamurthy, M., Dhanvanthry, N., Fry, D., Kim, J. W., King, A., Lai, J., Makwanda, A., Olugbe (…)2026-03-04

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Governing Trust in Health AI: A Qualitative Study of Cybersecurity Professionals Perspectives

यह गुणात्मक अध्ययन प्रकट करता है कि साइबर सुरक्षा पेशेवर स्वास्थ्य एआई (health AI) को एक नाजुक, संवर्धित नैदानिक बुनियादी ढांचे के रूप में देखते हैं जहाँ संस्थागत विश्वास केवल तकनीकी प्रदर्शन के बजाय दृश्य शासन और जवाबदेही पर निर्भर है।

Adekunle, T., Ohaeche, J., Adekunle, T., Adekunle, D., Kogbe, M.2026-03-03

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Anatomically and Biochemically Guided Deep Image Prior for Sodium MRI Denoising

यह शोध पत्र एक डीप इमेज प्रायर-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उच्च-गुणवत्ता वाले, त्वरित सोडियम एमआरआई पुनर्निर्माण को प्राप्त करने के लिए बेहतर संरचनात्मक निष्ठा और सिग्नल संरक्षण के साथ फ्यूज्ड डायरेक्शनल टोटल वेरिएशन रेगुलराइजेशन के माध्यम से एनाटॉमिकल प्रोटॉन एमआरआई और मेटाबॉलिक सोडियम एमआरआई मार्गदर्शन को एकीकृत करता है।

ALI, H., Woitek, R., Trattnig, S., Zaric, O.2026-03-02

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Understanding Clinician Edits to Ambient AI Draft Notes: A Feasibility Analysis Using Large Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फ्यू-शॉट प्रॉम्टेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स एम्बिएंट एआई ड्राफ्ट नोट्स में क्लिनिशियन द्वारा किए गए विशिष्ट प्रकार के संशोधनों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं, जो दवा और लक्षण संबंधी संशोधनों के लिए मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करते हैं जबकि जटिल, संदर्भ-निर्भर संशोधनों को मानव समीक्षा ट्राइएज के लिए बेहतर रूप से उपयुक्त पहचानते हैं।

Guo, Y., Zhou, Y., Hu, D., Sutari, S., Chow, E., Tam, S., Perret, D., Pandita, D., Zheng, K.2026-03-02

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Artificial Intelligence in Healthcare: 2025 Year in Review

2025 की स्वास्थ्य सेवा एआई (healthcare AI) अनुसंधान की समीक्षा प्रकाशन की मात्रा में लगभग दोगुना उछाल और क्षेत्र के एक महत्वपूर्ण परिपक्वता को प्रकट करती है, जो शास्त्रीय मशीन लर्निंग और केवल टेक्स्ट-आधारित मॉडलों से हटकर मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडलों के तेजी से अपनाए जाने की ओर एक बदलाव द्वारा अभिलक्षित है जो वास्तविक दुनिया के नैदानिक अभ्यास की जटिलता को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं।

Edara, R., Khare, A., Atreja, A., Awasthi, R., Highum, B., Hakimzadeh, N., Ramachandran, S. P., Mishra, S., Mahapatra, D (…)2026-02-28

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