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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।
चार नैदानिक डेटासेटों पर आधारित यह पूर्व-पंजीकृत मिथ्याकरण अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि प्रतिष्ठित शैक्षणिक केंद्रों में सेप्सिस भविष्यवाणी मॉडल देखभाल-प्रक्रिया की तीव्रता के बजाय मुख्य रूप से वास्तविक जैविक संकेतों का पता लगाते हैं, वे नैदानिक सेप्सिस परिभाषाओं और प्रशासनिक कोडिंग के बीच एक व्यवस्थित और परिणामोन्मुखी विचलन को प्रकट करते हैं जो बाद पर निर्भर नियामक मेट्रिक्स और एआई बेंचमार्क की वैधता को कमजोर करता है।
386,775 अमेरिकी वयस्कों का यह राष्ट्रीय निष्पक्षता ऑडिट यह प्रदर्शित करता है कि विभेदक-भार वाले नैदानिक संदर्भों में एचआईवी परीक्षण भविष्यवाणी मॉडलों में जनसांख्यिकीय समानता (डेमोग्राफिक पैरिटी) को लागू करना अनुचित है, क्योंकि यह उच्च-जोखिम वाले समूहों के लिए स्क्रीनिंग पहुंच को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और उन निष्पक्षता मेट्रिक्स जैसे कि ईक्वलाइज्ड ऑड्स और कैलिब्रेशन की आवश्यकता को रेखांकित करता है जो नैदानिक आवश्यकताओं के अनुरूप हों।
यह शोध पत्र, जिसका शीर्षक "Determinants of Digital Health Technology Acceptance Among Healthcare Caregivers: A Structural Equation Modeling Approach" है, गलत जानकारी प्रस्तुत करने के कारण medRxiv से वापस ले लिया गया है।
यह शोधपत्र medRxiv का एक वापस लिया गया अध्ययन है जिसने दावा किया था कि यह प्रारंभिक संज्ञानात्मक हानि का पता लगाने पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण-संवर्धित नैदानिक निर्णय समर्थन के कारण प्रभावों का विश्लेषण करता है, लेकिन इसे गलत जानकारी के साथ प्रस्तुत किए जाने के कारण वापस ले लिया गया था।
इस वापस लिए गए अध्ययन ने 247 दक्षिण कोरियाई अस्पताल नेटवर्क के एक पैनल पर बेयसियन मॉडल एवरेजिंग के साथ स्टोकेस्टिक फ्रंटियर एनालिसिस का उपयोग करते हुए यह प्रदर्शित किया कि ब्लॉकचेन-सक्षम स्वास्थ्य सूचना विनिमय प्रणाली, एंडोजेनिटी और मॉडल अनिश्चितता को नियंत्रित करने के बाद भी, पारंपरिक प्लेटफार्मों की तुलना में तकनीकी दक्षता में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करती है।
यह शोध पत्र, जिसका मूल उद्देश्य इंग्लैंड में सेप्सिस मृत्यु दर पर एनएलपी-संचालित नैदानिक निर्णय सहायता के कारण प्रभाव का विश्लेषण करना था, गलत जानकारी प्रस्तुत करने के कारण medRxiv से वापस ले लिया गया है।
इस शोध पत्र को medRxiv से इसलिए वापस ले लिया गया है क्योंकि इसे गलत जानकारी के साथ प्रस्तुत किया गया था, जिससे एनएलपी-संवर्धित नैदानिक निर्णय सहायता पर इसके मूल निष्कर्ष अमान्य हो गए हैं।
यह शोध पत्र RLSYN+REG को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) द्वारा संचालित जनरेटिव मॉडल है जो सिंथेटिक बायोमेडिकल डेटा की वैज्ञानिक उपयोगिता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि इस पर प्रशिक्षित रिग्रेशन मॉडल वास्तविक डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों के गुणांकों (coefficients) और भविष्यवाणियों को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करते हैं, साथ ही उच्च निष्ठा (fidelity) और गोपनीयता बनाए रखते हैं।
यह अध्ययन क्रोनोस (Chronos) को पेश करता है, जो एक गोपनीयता-संरक्षण ढांचा है जो पार्किंसंस रोग के लक्षणों के उभरने से कई साल पहले इसके प्रारंभिक आणविक हस्ताक्षरों की पहचान करने के लिए संग्रहित प्लाज्मा नमूनों को अनुदैर्ध्य नैदानिक रिकॉर्ड के साथ जोड़ता है, और कई स्वतंत्र समूहों में 0.76 की भविष्य कहने वाली सटीकता प्राप्त करता है।