health informatics पेपर

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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Does the type of publisher response to integrity concerns influence subsequent citations? A cohort study.

इस कोहोर्ट अध्ययन ने पाया कि रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स में अखंडता संबंधी चिंताओं के लिए जारी की गई संपादकीय प्रतिक्रिया का प्रकार (वापसी, चिंता की अभिव्यक्ति, या संपादकीय नोटिस) नियंत्रण परीक्षणों की तुलना में भविष्य की उद्धरण दरों (साइटेशन रेट्स) को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं करता है या उद्धरण गिरावट को त्वरित नहीं करता है।

Studd, H., Avenell, A., Grey, A., Bolland, M.2026-02-27

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A Governance-Driven, Real-World Data-Calibrated Health Informatics Framework for Longitudinal Utilization Forecasting in Oncology and Complex Chronic Conditions

यह अध्ययन एक गवर्नेंस-संचालित हेल्थ इंफॉर्मेटिक्स फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ऑन्कोलॉजी और जटिल पुरानी स्थितियों (क्रोनिक कंडीशंस) के लिए स्वास्थ्य उपयोग पूर्वानुमानों की सटीकता को पारंपरिक स्थिर मार्केट-शेयर दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए वास्तविक दुनिया के अनुदैर्ध्य (लोंगीटुडिनल) डेटा का लाभ उठाते हुए रोगी उपचार अनुक्रमण (सीक्वेंसिंग), निरंतरता और प्रदाता अंगीकरण (अडॉप्शन) को मॉडल करता है।

Dantuluri, A. V. S. R., Kumar, S.2026-02-26

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On the robustness of medical term representations in locally deployable language models

यह अध्ययन तंत्रिका संबंधी शब्दावली (neurological terminology) पर 15 स्थानीय रूप से तैनात करने योग्य लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की प्रतिनिधिक सुदृढ़ता (representational robustness) का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि प्रदर्शन आम तौर पर मॉडल के आकार के साथ बढ़ता है, फिर भी न तो आकार और न ही मेडिकल फाइन-ट्यूनिंग नैदानिक विश्वसनीयता की गारंटी देती है क्योंकि शब्दावली की जटिलता और उप-क्षेत्र (subdomain) के आधार पर इसमें महत्वपूर्ण भिन्नताएं पाई जाती हैं।

Auger, S. D., Graham, N. S. N., Scott, G.2026-02-26

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Care Plan Generation for Underserved Patients Using Multi-Agent Language Models: Applying Nash Game Theory to Optimize Multiple Objectives

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैश बार्गेनिंग-आधारित मल्टी-एजेंट लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क, सिंगल-मॉडल बेसलाइन की तुलना में कम सेवा प्राप्त मेडिकेड रोगियों के लिए देखभाल योजनाओं की सुरक्षा और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जबकि यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि इक्विटी (समता) के लिए मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन से स्वतः उभरने के बजाय स्पष्ट डिज़ाइन ध्यान की आवश्यकता होती है।

Basu, S., Baum, A.2026-02-25

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Impact of an ambient digital scribe on typing and note quality: the AutoscriberValidate study

AutoscriberValidate अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि एम्बिएंट डिजिटल स्क्राइब Autoscriber का उपयोग करने से स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के टाइपिंग कार्यभार में काफी कमी आती है और विभिन्न प्रकार की दस्तावेज़ीकरण त्रुटियों को कम करके इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल नोट्स की समग्र गुणवत्ता में सुधार होता है।

Bauer, M. P., van Tol, E. M., Constansia, T. K. M., King, L., van Buchem, M. M.2026-02-24

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