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health informatics

256 पेपर

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

MIMIC-IV-Phenotype-Atlas (MIPA) : A Publicly Available Dataset for EHR Phenotyping

यह शोध पत्र MIMIC-IV-Phenotype-Atlas (MIPA) को प्रस्तुत करता है, जो 16 फेनोटाइप्स में विशेषज्ञ-एनोटेटेड डिस्चार्ज सारांशों वाला पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बेंचमार्क डेटासेट है, जो फेनोटाइपिंग विधियों के मानकीकृत मूल्यांकन को सक्षम बनाता है और यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) जटिल चिकित्सा स्थितियों की पहचान करने में पारंपरिक नियम-आधारित और मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Yamga, E., Goudrar, R., Despres, P.2026-04-24
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Stakeholder perspectives on the use of enhanced mobile phone capabilities for public health surveillance for non-communicable disease risk factors: A qualitative study

युगांडा के हितधारकोंों का यह गुणात्मक अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि मोबाइल फोन-आधारित उपकरण कम संसाधन वाले क्षेत्रों में गैर-संचारी रोग निगरानी में सुधार के लिए महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करते हैं, लेकिन उनका सफल और जिम्मेदार कार्यान्वयन गोपनीयता, समानता और डेटा गवर्नेंस से संबंधित महत्वपूर्ण नैतिक, कानूनी और सामाजिक चुनौतियों को सक्रिय रूप से संबोधित करने पर निर्भर करता है।

Mwaka, E. S., Nabukenya, S., Kasiita, V., Bagenda, G., Rutebemberwa, E., Ali, J., Gibson, D.2026-04-23
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A Bibliometric Review of Explainable AI in Diabetes Risk Prediction: Trends, Gaps, and Knowledge Graph Opportunities

1,933 दस्तावेजों का यह बिब्लियोमेट्रिक रिव्यू टाइप 2 मधुमेह जोखिम भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग, व्याख्यात्मक एआई (एक्सप्लेनेबल एआई) और नॉलेज ग्राफ को संयोजित करने में एक महत्वपूर्ण अंतराल को प्रकट करता है, जो बेहतर नैदानिक निर्णय सहायता के लिए सांख्यिकीय स्पष्टीकरणों को संरचित नैदानिक मार्गों के साथ जोड़ने हेतु एक नए ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Van, T. A.2026-04-21
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Decision Curve Analysis for Evaluating Machine Learning Models for Next-Day Transfer Out of ICU

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डिसीजन कर्व एनालिसिस (Decision Curve Analysis), अगले दिन के आईसीयू स्थानांतरण की भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए एक बेहतर ढांचा प्रदान करता है, जो नैदानिक निर्णय उपयोगिता को परिमाणित करता है और वास्तविक दुनिया की कार्यप्रवाह बाधाओं के साथ संरेखित करने के लिए परिचालन थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करता है, जिससे यह पारंपरिक विभेदन मेट्रिक्स और सरल नैदानिक नियमों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pozo, M., Pape, A., Locke, B., Pettine, W. W.2026-04-21
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Leveraging Predictive AI and LLM-Powered Trial Matching to Improve Clinical Trial Recruitment: A Usability Assessment of Trialshub

ट्रायलशब (Trialshub), जो क्लिनिकल ट्रायल मिलान के लिए एक एलएलएम-संचालित चैट प्लेटफॉर्म है, के एक उपयोगिता मूल्यांकन में यह पाया गया कि जहाँ इसके सहज डिज़ाइन और वर्कफ़्लो दक्षता को उपयोगकर्ताओं द्वारा अत्यधिक महत्व दिया जाता है, वहीं वास्तविक दुनिया में सफल तैनाती के लिए तकनीकी विश्वसनीयता संबंधी मुद्दों को संबोधित करना और संवादात्मक स्मृति (conversational memory) को परिष्कृत करना महत्वपूर्ण है।

Blankson, P.-K., Hussien, S., Idris, F., Trevillion, G., Aslam, A., Afani, A., Dunlap, P., Chepkorir, J., Melgarejo, P. (…)2026-04-20
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On Estimating Age and Gender from Parkinson's Disease Diagnostic-Oriented Recordings Using Wav2Vec 2.0

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक प्रीट्रेन्ड (pretrained) Wav2Vec 2.0 मॉडल बहुभाषी डेटासेट्स में लिंग का मजबूती से अनुमान लगा सकता है और पैथोलॉजिकल स्पीच (pathological speech) में आयु-संबंधी पैटर्न को संरक्षित कर सकता है, जो लिंग के लिए उच्च सटीकता और कनेक्टेड स्पीच में महत्वपूर्ण आयु सह-संबंध प्राप्त करने के साथ-साथ निरंतर स्वर उच्चारण (sustained vowel phonation) के लिए कार्य-निर्भर सीमाओं को भी प्रकट करता है।

Klempir, O., Tichopad, A., Krupicka, R.2026-04-15
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Attitudes and Perceptions of Generative Artificial Intelligence Chatbots in the Scientific Process of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Research: A Large-Scale, International Cross-Sectional Survey

यह बड़े पैमाने पर किया गया अंतर्राष्ट्रीय सर्वेक्षण यह प्रकट करता है कि जहाँ पारंपरिक, पूरक और एकीकृत चिकित्सा (TCIM) के अधिकांश शोधकर्ता अनुसंधान दक्षता बढ़ाने और कार्यभार कम करने के लिए जेनेरेटिव एआई चैटबॉट्स की क्षमता को पहचानते हैं, वहीं वे पूर्वाग्रह और त्रुटियों के संबंध में महत्वपूर्ण चुनौतियों की भी पहचान करते हैं, जो इनके प्रभावी एकीकरण को समर्थन देने के लिए संस्थागत प्रशिक्षण कार्यक्रमों की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Ng, J. Y., Tan, J., Syed, N., Adapa, K., Gupta, P. K., Li, S., Mehta, D., Ring, M., Shridhar, M., Souza, J. P., Yoshino (…)2026-04-15
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A case report on gendered biases in a Finnish healthcare AI assistant

यह अध्ययन प्रकट करता है कि एक फिनिश स्वास्थ्य सेवा एआई सहायक महत्वपूर्ण लैंगिक पूर्वाग्रह प्रदर्शित करता है, जिसमें महिला रोगियों को प्रजनन स्वास्थ्य के इर्द-गिर्द रूढ़िबद्ध रूप से प्रस्तुत करना और असंगत नैदानिक तर्क शामिल है, जो इसके पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी दोनों चरणों की खामियों से उत्पन्न होते हैं।

Luisto, R., Snell, K., Vartiainen, V., Sanmark, E., Äyrämö, S.2026-04-14
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Nationwide Prediction of Missed and Cancelled Appointments Using Real-World EHR Data

एक बड़े राष्ट्रीय EHR डेटासेट का उपयोग करने वाला यह रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से XGBoost, 0.95 के AUC के साथ अप्रयुक्त आउटपेशेंट नियुक्तियों की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो यह सुझाव देता है कि ऐसे भविष्य कहने वाले उपकरणों को शेड्यूलिंग वर्कफ़्लो में एकीकृत करने से स्वास्थ्य सेवा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार हो सकता है।

Miran, S. A., Cheng, Y., Faselis, C., Brandt, C., Vasaitis, S., Nesbitt, L., Zanin, L., Tekle, S., Ahmed, A., Nelson, S. (…)2026-04-13
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Spine Reviews: Crowdsourcing Global Spine Expert Knowledge via Digital Ledger Technology

यह भावी अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सोलबाउंड टोकन का उपयोग करने वाले एक नवीन ब्लॉकचेन-आधारित क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म ने स्पाइन विशेषज्ञों के एक वैश्विक पैनल से तीव्र, लागत प्रभावी और नैदानिक रूप से सुसंगत उपचार अनुशंसाओं को सफलतापूर्वक एकत्रित किया, जिससे महत्वपूर्ण अंतर-चिकित्सक परिवर्तनशीलता का पता चला और प्रेडिक्टिव मॉडलिंग में विविध, बहु-समीक्षक डेटा की आवश्यकता स्थापित हुई।

Challier, V., Diebo, B., Lafage, V., Dehouche, N., Lonjon, G., Cristini, J., SpineDAO,2026-04-13