health informatics पेपर

Predictors of COVID-19 hospital outcomes: a machine learning analysis of the National COVID Cohort Collaborative

इस अध्ययन ने अस्पताल में भर्ती कोविड-19 रोगियों के एक बड़े, सामंजस्यपूर्ण कोहोर्ट पर मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए यह प्रदर्शित किया कि जहाँ सामान्य संरचित इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड की विशेषताएं मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए मध्यम उपयोगिता प्रदान करती हैं, वहीं वे अस्पताल में रुकने की अवधि (लेंथ ऑफ स्टे) के पूर्वानुमान के लिए अपर्याप्त हैं, और क्लास इम्बैलेंस को संबोधित करने के लिए SMOTE लागू करना रिकॉल और विभेदन (डिस्क्रिमिनेशन) के बीच एक महत्वपूर्ण समझौता पैदा करता है जिसके लिए नैदानिक उपयोगिता हेतु थ्रेशोल्ड-डिपेंडेंट मेट्रिक्स रिपोर्ट करना आवश्यक है।

Vazquez, J., Taylor, L., Chen, Y.-Y. K., Araya, K., Farnsworth, M. G., Xue, X., Hasan, M., N3C Consortium,2026-03-09

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

A Novel Blended Hybrid Care Model for Maternal Mental Health: Cohort Study of Pregnant and Postpartum Patients

यह पायलट कोहॉर्ट अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि सिंक्रोनस वर्चुअल सीबीटी (CBT) के साथ एसिंक्रोनस माइंडलैंप (mindLAMP) ऐप को संयोजित करने वाला एक नवीन ब्लेंडेड हाइब्रिड केयर मॉडल गर्भवती और प्रसवोत्तर महिलाओं में चिंता और अवसाद के लक्षणों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जो मातृ मानसिक स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण उपचार अंतराल को पाटने की इसकी क्षमता का सुझाव देता है।

Calvert, E. I., Chen, K., Moon, K., Emerson, M. R., Feldman, N., Lager, C., Torous, J.2026-03-09

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Thyroid Cancer Risk Prediction from Multimodal Datasets Using Large Language Model

यह शोध पत्र एक ऐसा डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अनिमॉडल दृष्टिकोणों की तुलना में थायराइड कैंसर की भविष्यवाणी करने में बेहतर सटीकता प्राप्त करने के लिए क्रॉस-मोडल अटेंशन के माध्यम से डोमेन-अनुकूलित लैंग्वेज मॉडल के क्लिनिकल टेक्स्ट विश्लेषण के साथ विजन ट्रांसफॉर्मर-निर्मित एमआरआई (MRI) फीचर्स को एकीकृत करता है।

Ray, P.2026-03-06

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Population differences in wearable device wear time: Rescuing data to address biases and advance health equity

यह अध्ययन 11,000 से अधिक प्रतिभागियों के फिटबिट डेटा का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जनसांख्यिकीय और स्वास्थ्य कारक वियरेबल डिवाइस पहनने के समय को कैसे प्रभावित करते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि मानक अनुपालन सीमाएं रोगग्रस्त आबादी के डेटा को असमान रूप से बाहर करती हैं और इन पूर्वाग्रहों को कम करने तथा स्वास्थ्य समानता को आगे बढ़ाने के लिए एक लचीले पद्धतिगत ढांचे का प्रस्ताव करती हैं।

Hurwitz, E., Connelly, E., Sklerov, M., Master, H., Hochheiser, H., Butzin-Dozier, Z., Dunn, J., Haendel, M. A.2026-03-06

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Predicting cardiovascular risk under intervention: Development and internal validation of the CHARIOT Model in 19 million adults

CHARIOT मॉडल, जिसे 1.9 करोड़ से अधिक यूके के वयस्कों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग करके विकसित और आंतरिक रूप से मान्य किया गया है, सक्रिय, रोगी-केंद्रित प्राथमिक रोकथाम को सक्षम करने के लिए स्टैटिन या जीवनशैली में बदलाव जैसे विशिष्ट हस्तक्षेपों के तहत 10-वर्षीय हृदय रोग जोखिम की कमी की अनूठी भविष्यवाणी करता है।

Pate, A., Jiang, B., Huang, Y.-T., Griffiths, S., Stables, D., Peek, N., McMillan, B., Sperrin, M.2026-03-05

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

TDA Engine v2.1: A Computational Framework for Detecting Structural Voids in Spatially Censored Epidemiological Data with Temporal Classification and Causal Inference

TDA इंजन v2.1 एक टोपोलॉजिकल ढांचा है जो सार्वजनिक स्वास्थ्य जांचों को निर्देशित करने के लिए टेम्पोरल क्लासिफिकेशन और कॉज़ल इन्फरेंस को एकीकृत करके सेंसर डेटा में स्ट्रक्चरल डेटा वॉइड्स को स्टोकेस्टिक गैप्स से गणितीय रूप से अलग करता है।

Mboya, G. O.2026-03-05

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Agent Role Structure and Operating Characteristics in Large Language Model Clinical Classification: A Comparative Study of Specialist and Deliberative Multi-Agent Protocols

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि, मॉडल के स्थिर मापदंडों के बावजूद, मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों के आंतरिक भूमिका विखंडन को एक सामान्य विचारोन्मुख (deliberative) से फीचर-विशेषज्ञ (feature-specialist) संरचना में बदलना एक संरचित इंडक्टिव बायस (inductive bias) के रूप में कार्य करता है जो विभिन्न नैदानिक वर्गीकरण कार्यों में संवेदनशीलता-विशिष्टता (sensitivity-specificity) ट्रेड-ऑफ और त्रुटि वितरणों को व्यवस्थित रूप से नया आकार देता है।

Anderson, C. G.2026-03-05

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Red-Teaming Medical AI: Systematic Adversarial Evaluation of LLM Safety Guardrails in Clinical Contexts

यह शोध पत्र चिकित्सा एआई सुरक्षा के मूल्यांकन के लिए एक व्यवस्थित रेड-टीमिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि मानक गार्डरेल्स अधिकांश प्रतिकूल हमलों को प्रभावी ढंग से रोकते हैं, वे अधिकार प्रतिरूपण (authority impersonation) रणनीतियों—विशेष रूप से उन अनुरोधों के प्रति जो शैक्षिक पूछताछ के रूप में रूपायित होते हैं—के प्रति काफी संवेदनशील बने रहते हैं, जो तथ्यात्मक त्रुटियों के बजाय व्यवहारिक मोड-स्विचिंग को ट्रिगर करते हैं।

Ekram, T. T.2026-03-05

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Enhancing Prediabetes Diagnosis from Continuous Glucose Monitoring Data via Iterative Label Cleaning and Deep Learning

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो AI-READI डेटासेट में गलत वर्गीकरणों को सुधारकर और कम नैदानिक बोझ के साथ उच्च नैदानिक सटीकता प्राप्त करके, निरंतर ग्लूकोज निगरानी (Continuous Glucose Monitoring) डेटा से प्रीडायबिटीज निदान में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए इटरेटिव XGBoost-आधारित लेबल रिफाइनमेंट को एक कन्वेन्शनल-बायडायरेक्शनल LSTM मॉडल के साथ जोड़ता है।

Arethiya, N. J., Krammer, L., David, J., Bakshi, V., BasuChoudhary, A., Bhuiyan, U., Sen, S., Mazumder, R., McNeely, P.2026-03-05

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Trustworthy personalized treatment selection: causal effect-trees and calibration in perioperative medicine

यह शोध पत्र एक परिनियोजन-तैयार (deployment-ready) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विश्वसनीय शोर से कार्रवाई योग्य उपचार विषमता (actionable treatment heterogeneity) को अलग करने के लिए कारण अनुमान (causal inference), व्याख्या योग्य प्रभाव-वृक्षों (interpretable effect-trees) और अंशांकन मूल्यांकन (calibration assessment) को एकीकृत करता है, जिससे पेरिऑपरेटिव मेडिसिन में विश्वसनीय व्यक्तिगत उपचार चयन सक्षम होता है।

Mittelberg, Y., Stiglitz, D. K., Kowadlo, G.2026-03-04

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