📄 health informatics

Social Determinants of Health and Chronic Disease Risk Prediction in the All of Us Research Program

'ऑल ऑफ अस रिसर्च प्रोग्राम' के लगभग 260,000 प्रतिभागियों के डेटा का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों को जनसांख्यिकी के साथ एकीकृत करने से पुरानी बीमारियों के जोखिम की भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जो यह प्रकट करता है कि मानसिक स्वास्थ्य के परिणाम मुख्य रूप से तनाव और भेदभाव जैसे अनुभवात्मक कारकों द्वारा संचालित होते हैं, जबकि कार्डियोमेटाबोलिक स्थितियाँ संरचनात्मक पड़ोस की विशेषताओं से अधिक प्रभावित होती हैं, जिससे स्वास्थ्य असमानताओं को कम करने के लिए स्थिति-विशिष्ट सामाजिक स्क्रीनिंग और लक्षित हस्तक्षेपों को अपनाने का समर्थन मिलता है।

Kammer-Kerwick, M., Dave, Y., Parekh, V., McDonald, L., Watkins, S. C.2026-03-23
📄 health informatics

Impact of a Social Media Derived Digital Self Management Platform on Population Level Irritable Bowel Syndrome Emergency Utilization: A Controlled Interrupted Time Series Analysis Using South Korean National Health Insurance Data

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक सोशल मीडिया-सूचित डिजिटल स्व-प्रबंधन प्लेटफॉर्म, "जांग 건강" (Jang Geongang), ने राष्ट्रीय स्वास्थ्य बीमा डेटा के नियंत्रित इंटरप्टेड टाइम सीरीज़ विश्लेषण द्वारा प्रमाणित किया है कि दक्षिण कोरिया में, विशेष रूप से युवा वयस्कों और दस्त-प्रधान उपप्रकार वाले लोगों के बीच, जनसंख्या-स्तर पर इरिटेबल बाउल सिंड्रोम के आपातकालीन विभाग के दौरों और अनियोजित अस्पताल में भर्ती होने की दर को महत्वपूर्ण रूप से कम किया है।

Park, J.-H., Lim, A.2026-03-23
📄 health informatics

Automated Extraction of Cancer Registry Data from Pathology Reports: Comparing LLM-Based and Ontology-Driven NLP Platforms

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक LLM-आधारित प्लेटफॉर्म (Brim Analytics) पैथोलॉजी रिपोर्ट से कैंसर रजिस्ट्री डेटा निकालने के लिए उच्च सटीकता और कुशल प्रसंस्करण प्राप्त करता है, जो विशेष रूप से अग्नाशय और स्तन कैंसर के मामलों में T स्टेज वर्गीकरण के मामले में एक ऑन्टोलॉजी-संचालित प्रणाली (DeepPhe) से बेहतर प्रदर्शन करता है।

McPhaul, T., Kreimeyer, K., Baris, A., Botsis, T.2026-03-23
📄 health informatics

A clinic-updated digital twin for Parkinson's disease progression: governed Bayesian forecasting with uncertainty-gated reporting

यह शोध पत्र पार्किंसंस रोग के लिए एक नियंत्रित बेयसियन डिजिटल ट्विन प्रस्तुत करता है जो अंजन (unreliable) भविष्यवाणियों को स्पष्ट रूप से रोकते हुए, कैलिब्रेटेड, न्यायसंगत और ऑडिट योग्य बहु-डोमेन प्रगति पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए एक विश्वास-आधारित दमन तंत्र के साथ क्रमिक अपडेटिंग को एकीकृत करता है।

Hemedan, A. A.2026-03-22
📄 health informatics

Aggregate benchmark scores obscure patient safety implications of errors across frontier language models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि समग्र बेंचमार्क स्कोर स्वास्थ्य सेवा के लिए फ्रंटियर लैंग्वेज मॉडल्स में महत्वपूर्ण रोगी सुरक्षा जोखिमों को पकड़ने में विफल रहते हैं, क्योंकि मॉडल्स के बीच त्रुटि की दिशात्मकता, प्रासंगिक पूर्वाग्रह और संकट प्रतिक्रिया में महत्वपूर्ण और अप्रत्याशित भिन्नताएं यह प्रकट करती हैं कि समग्र सटीकता अकेले नैदानिक सुरक्षा का पूर्वानुमान नहीं लगा सकती।

Linzmayer, R., Ramaswamy, A., Hugo, H., Nadkarni, G., Elhadad, N.2026-03-20
📄 health informatics

Improving Medicare Fraud Detection Accuracy in Deep Learning by Exploring Feature Selection and Data Sampling Techniques.

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डेटासेट असंतुलन और अप्रासंगिक विशेषताओं को प्रभावी ढंग से संबोधित करके, डीप लर्निंग को ची-स्क्वायर फीचर सिलेक्शन और सिंथेटिक मिनोरिटी ओवर-सैंपलिंग (SMOTE) तकनीकों के साथ संयोजित करने से मेडिकेयर धोखाधड़ी का पता लगाने की सटीकता को 95.4% तक महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सकता है।

Ahammed, F.2026-03-20
📄 health informatics

Joint Longitudinal-Survival Modelling of Patient-Reported Gastrointestinal Symptom Trajectories and Treatment Discontinuation in Irritable Bowel Syndrome: A Prospective Cohort Study from the Canadian Gut Project

2,847 कनाडाई IBS रोगियों का यह संभावित कोहॉर्ट अध्ययन जॉइंट लोंगीट्यूडिनल-सर्वाइवल मॉडलिंग का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि व्यक्तिगत लक्षण प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरीज) उपचार बंद करने से गतिशील रूप से जुड़े हुए हैं, जो यह प्रकट करता है कि उच्च आधारभूत गंभीरता और लक्षणों में सुधार की धीमी दर उपचार रोकने के जोखिम को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती है।

Thornton, E., Kellerman, J.2026-03-19
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HybridNet-XR: Efficient Teacher-Free Self-Supervised Learning for Autonomous Medical Diagnostic Systems in Resource-Constrained Environments.

यह शोध पत्र HybridNet-XR को प्रस्तुत करता है, जो एक मेमोरी-कुशल, टीचर-फ्री सेल्फ-सुपरवाइज्ड हाइब्रिड CNN है, जो न्यूनतम VRAM उपयोग के साथ चेस्ट रेडियोग्राफ पर अत्याधुनिक नैदानिक सटीकता प्राप्त करता है, जो संसाधन-सीमित वातावरणों में स्वायत्त चिकित्सा प्रणालियों के लिए एक सुदृढ़ समाधान प्रदान करता है।

Mayala, S., Mzurikwao, D., Suluba, E.2026-03-19
📄 health informatics

Clinician Experiences with Ambient AI Scribe Technology in Singapore: A Qualitative Study

सिंगापुर के अलेक्जेंड्रा अस्पताल के 28 क्लीनिशियनों का यह गुणात्मक अध्ययन बताता है कि जहाँ एम्बिएंट एआई स्क्राइब तकनीक प्रशासनिक बोझ को कम करने और रोगी जुड़ाव को बढ़ाने की महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करती है, वहीं सिंगापुर की बहुभाषी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में इसके सफल कार्यान्वयन के लिए दस्तावेजीकरण की सटीकता, वर्कफ़्लो अनुकूलन और स्थानीय गोपनीयता नियमों के अनुपालन से संबंधित महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करना आवश्यक है।

Shankar, R., Goh, A., Xu, Q.2026-03-19
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OpenScientist: evaluating an open agentic AI co-scientist to accelerate biomedical discovery

यह शोध पत्र OpenScientist को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स एजेंटिक एआई सह-वैज्ञानिक है जो विविध केस स्टडीज में जटिल डेटा विश्लेषण को स्वायत्त रूप से निष्पादित करके और सत्यापन योग्य नैदानिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करके बायोमेडिकल खोजों को महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है, जिससे उन कार्यों को जो आमतौर पर हफ्तों लेते हैं, मात्र मिनटों में कम कर दिया जाता है।

Roberts, K. F., Abrams, Z. B., Cappelletti, L., Moqri, M., Heugel, N., Caufield, J. H., Bourdenx, M., Li, Y., Banerjee (…)2026-03-18