health informatics पेपर

Adaptive Multimodal Fusion in Radiology: Dynamic Balancing of Visual Findings and Clinical Context

यह शोध पत्र एक न्यूरल गेटेड फ्यूजन आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो एक अनुकूलित गेटेड मल्टीमॉडल यूनिट का उपयोग करके विजुअल चेस्ट एक्स-रे डेटा और क्लिनिकल टेक्स्ट को गतिशील रूप से संतुलित करता है, जो MIMIC-CXR के नैदानिक रूप से विविध उपसमूह पर स्टैटिक फ्यूजन और यूनिमोडल दृष्टिकोणों की तुलना में थोरैसिक पैथोलॉजीज़—विशेष रूप से सूक्ष्म दृश्य साक्ष्य वाली—का पता लगाने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Moreno Garcia, C., Mata Vazquez, J., Pachon Alvarez, V.2026-09-07

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Global Adoption of openEHR Clinical Data Repositories: A Vendor and Community Survey

यह शोध पत्र एक दोहरे दृष्टिकोण वाले सर्वेक्षण के निष्कर्ष प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि जहाँ वेंडर-संचालित क्षेत्रीय कार्यान्वयन और सरकार-नेतृत्व वाली राष्ट्रीय प्रणालियों के माध्यम से openEHR ने 26 देशों में महत्वपूर्ण राष्ट्रीय-स्तर की पैठ हासिल कर ली है, वहीं इसकी वृद्धि नियामक आदेशों के बजाय व्यावहारिक नवाचार द्वारा संचालित है, जिससे यह संरचनात्मक नाजुकता के प्रति संवेदनशील बना हुआ है और विशेषज्ञ ज्ञान की व्यापक कमी से बाधित है।

Kohler, S., Meyer-Eschenbach, F., Michelena, X., Frey, N., Marschollek, M., Eils, R.2026-09-06

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Study Design Indexing in Transition: A Focused Comparison of manual NLM Indexing vs. Transformer-based Automated Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल बायोमेडिकल साहित्य में नैदानिक अध्ययन डिजाइनों की सटीक पहचान कर सकता है, जो नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन की अनुक्रमण (indexing)—विशेष रूप से कोहोर्ट अध्ययनों के लिए—में महत्वपूर्ण सीमाओं को प्रकट करता है और प्रशिक्षण एवं मूल्यांकन के लिए एक विश्वसनीय गोल्ड स्टैंडर्ड के रूप में कार्य करने हेतु एक नए मैन्युअल रूप से एनोटेटेड कॉर्पस की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Das, P., Schneider, J., Mayo-Wilson, E., Kilicoglu, H., Menke, J. D., Nam, D., Ninan, K., Oberste, J.-P., Troy, A. M., Y (…)2026-09-05

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Citation reliability of frontier large language models in medical writing and its automated verification

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अविश्वसनीय चिकित्सा उद्धरणों का एक महत्वपूर्ण अनुपात उत्पन्न करते हैं—जो मुख्य रूप से निर्माण के बजाय गलत आरोपण के माध्यम से होता है—वहीं एक स्वचालित चेन-ऑफ-वेरिफिकेशन प्रणाली इन त्रुटियों का विशेषज्ञ-स्तर की सटीकता के साथ पता लगा सकती है, जो एआई-सहायता प्राप्त चिकित्सा लेखन में उद्धरण अखंडता सुनिश्चित करने के लिए एक व्यवहार्य समाधान प्रदान करती है।

Shin, R., Lee, J.-M., Park, J., Kwun, J.-S., Cho, H.-W., Kang, S.-H., Jeon, K.-H.2026-09-04

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Established polygenic risk score for hypercholesterinemia demonstrates discriminatory value and risk stratification in an independent German Cohort

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हाइपरकोलेस्ट्रोलेमिया के लिए एक प्रकाशित पॉलीजेनिक रिस्क स्कोर (PGS000936) एक स्वतंत्र जर्मन कोहॉर्ट में जोखिम को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत करता है और मोनोजेनिक-नेगेटिव मामलों को नियंत्रणों (कंट्रोल्स) से अलग करता है, जबकि सटीक नैदानिक व्याख्या के लिए जनसंख्या-विशिष्ट अंशांकन की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Bundalian, L. T., Velluva, A., Gjermeni, E., Katzmann, J., Laufs, U., Schatz, U., Bornstein, S., Prielipp, R., Garten, A (…)2026-09-04

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Default-filled outcome labels in a deployed cognitive-screening programme: an operator-level audit and the construction of twenty-four language-model arms

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रशिक्षण से पहले ऑपरेटर-स्तरीय पूर्वाग्रह के लिए नैदानिक लेबल (clinical labels) का ऑडिट करना महत्वपूर्ण है, और यह कि सीमित विशेषज्ञ डेटा पर मानक फाइन-ट्यूनिंग और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एक पारंपरिक लॉजिस्टिक रिग्रेशन से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रही, जबकि एक फ्रंटियर मॉडल से स्थानीय 4B पैरामीटर वाले मॉडल में नॉलेज डिस्टिलेशन (knowledge distillation) ने श्रेष्ठ प्रदर्शन हासिल किया, जो संज्ञानात्मक-स्क्रीनिंग कार्यक्रमों के लिए एक व्यावहारिक परिनियोजन रेसिपी स्थापित करता है।

Ji, J., Sun, Z., Ying, X., Hao, J., Fu, Z., Shi, D., Kong, X., Xu, Y., Zhang, X., Du, X., Zhang, Z., Liu, X., Lin, P., W (…)2026-09-02

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AURORA: Analysing and understanding responses to oncological regimens with artificial intelligence

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इम्यूनोकेमोथेरेपी से उपचारित एक्स्टेंसिव-स्टेज स्मॉल-सेल लंग कैंसर के रोगियों में, दो चक्रों के बाद पूर्ण गणनाओं के बजाय, बेसलाइन और प्रारंभिक गतिशील परिवर्तनों के परिधीय प्रतिरक्षा प्रोफाइल का मशीन लर्निंग विश्लेषण, उत्तरजीविता परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है।

Lebmeier, A., Lindner, T., Karl, C., Schöler, T., Rank, A.2026-09-02

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PCGS: biomarker and risk group identification for Pediatric Cancers via explainable Graph neural networks with Shapley values

यह शोध पत्र PCGS को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो ग्लियोमा और विल्म्स ट्यूमर जैसे बाल चिकित्सा कैंसर के लिए बायोमार्कर और जोखिम समूहों की पहचान करने के लिए फीचर एट्रिब्यूशन हेतु शापली वैल्यूज (Shapley values) का लाभ उठाते हुए मल्टी-मोडल ओमिक्स और क्लिनिकल डेटा को एकीकृत करता है।

Shi, Z., Budhkar, A., Amin, W., Pollok, K. E., Su, J., Huang, K.2026-09-01

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When medical credentials conflict with stated accuracy: A factorial study of source credibility and answer revision in medical LLM interactions

यह फैक्टोरियल अध्ययन यह दर्शाता है कि मेडिकल एलएलएम (LLM) इंटरैक्शन में, उपयोगकर्ता कम घोषित सटीकता वाले विशेषज्ञ पद वाले स्रोत से, उच्च घोषित सटीकता वाले छात्र की तुलना में, गलत सुझावों को अपनाने की थोड़ी अधिक संभावना रखते हैं, जो इस बात को रेखांकित करता है कि उपयोगकर्ता की चुनौतियों के बाद उत्तर संशोधनों को स्वचालित रूप से स्वतंत्र दूसरी राय के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।

Wojcik, S., Rulkiewicz, A., Domienik-Karłowicz, J.2026-09-01

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People living with multiple long-term conditions have different pathways of unscheduled care in hospital: findings from an analysis of routinely-collected clinical data

यूके के एक बड़े अस्पताल के नियमित नैदानिक डेटा के विश्लेषण से पता चलता है कि कई दीर्घकालिक स्थितियों वाले वयस्कों को अधिक जटिल अनियोजित देखभाल पथों का अनुभव होता है, जिसमें बिना किसी ऐसी स्थिति वाले लोगों की तुलना में लंबे समय तक अस्पताल में रहना, उच्च मृत्यु दर और वार्ड स्थानांतरण के अलग पैटर्न शामिल हैं, जो यह सुझाव देते हैं कि उन्हें उपदोषपूर्ण देखभाल प्राप्त हो सकती है।

Witham, M., Evison, F., Bellass, S., Cooper, R., Gallier, S., Pretorius, S., Sapey, E., Suklan, J., Sayer, A. A.2026-09-01

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