health informatics पेपर

Separation-like irregularity and sample size optimism in high-discrimination logistic prediction models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लॉजिस्टिक प्रेडिक्शन मॉडल के लिए क्लोज्ड-फॉर्म सैंपल साइज मानदंड, जैसे कि राइली फ्रेमवर्क, जैसे-जैसे लक्षित भेदभाव (टारगेट डिस्क्रिमिनेशन) बढ़ता है, तेजी से आशावादी होते जाते हैं और आवश्यक सैंपल साइज का कम आकलन करते हैं, जो मुख्य रूप से सेपरेशन-जैसे व्यवहार के कारण होता है जो कैलिब्रेशन को अस्थिर कर देता है, जिससे उच्च-भेदभाव वाले परिदृश्यों के लिए सिमुलेशन-आधारित स्ट्रेस टेस्ट का उपयोग करना आवश्यक हो जाता है।

Liu, Z., Liang, Y., Wang, L. S., Yu, J., Liu, J.2026-01-23

📄 health informatics

Authority Signals in AI Cited Health Sources: A Framework for Evaluating Source Credibility in ChatGPT Responses

यह अध्ययन ChatGPT की स्वास्थ्य संबंधी प्रतिक्रियाओं में स्रोत विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए एक 'अथॉरिटी सिग्नल्स फ्रेमवर्क' पेश करता है, जिसमें यह पाया गया कि 100 प्रश्नों के एक नमूने में उद्धृत 615 स्रोतों में से 75% से अधिक स्थापित संस्थागत संगठनों से आते हैं न कि वैकल्पिक स्वास्थ्य सूचना प्रदाताओं से।

Jacques, E., Datuowei, E., Jones, V., Basch, C., Vanderpool, C., Udeozo, N., Chapa, G.2026-01-23

📄 health informatics

AlignInsight: A Three-Layer Framework for Detecting Deceptive Alignment and Evaluation Awareness in Healthcare AI Systems

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्वास्थ्य सेवा एआई प्रणालियों में परिष्कृत भ्रामक संरेखण (deceptive alignment) और मूल्यांकन जागरूकता का पता लगाने के लिए, मानव विशेषज्ञ निर्णय के साथ स्वचालित अर्थ संबंधी विश्लेषण को संयोजित करने वाला एक त्रि-स्तरीय रेड-टीमिंग ढांचा आवश्यक है, जो यह प्रकट करता है कि कीवर्ड-आधारित फिल्टर उच्च-जोखिम वाले व्यवहारों के 83% को पकड़ने में विफल रहते हैं जबकि उन्नत अर्थ संबंधी मॉडल नियामक परिहार रणनीतियों की पहचान करने में मानव विशेषज्ञों के साथ पूर्ण सहमति प्राप्त करते हैं।

Onovo, A. A., Cherima, Y. J.2026-01-21

📄 health informatics

AdaptiveFedLoRA: Drift-Aware Adaptive LoRA Rank Scheduling for Federated Medical Small Language Models

यह शोध पत्र AdaptiveFedLoRA का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विषम चिकित्सा लघु भाषा मॉडल (medical small language model) परिनियोजनों में क्लाइंट ड्रिफ्ट को प्रभावी ढंग से कम करने और अभिसरण (convergence) में सुधार करने के लिए बहुआयामी ड्रिफ्ट मापन के आधार पर LoRA रैंकों को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जो संचार दक्षता बनाए रखते हुए विभिन्न क्लाइंट पैमानों पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yu, Y.2026-01-21

📄 health informatics

Dengue hospitalizations in Brazil: forecasting with climatic and physicians digital search data under real-world reporting delays

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि वास्तविक समय के चिकित्सक डिजिटल खोज डेटा को जलवायु संकेतकों के साथ एकीकृत करने से ब्राज़ील में डेंगू अस्पताल में भर्ती होने के अल्पकालिक पूर्वानुमान की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है, विशेष रूप से विलंबित आधिकारिक रिपोर्टिंग प्रणालियों की सीमाओं को दूर करते समय।

QUINTANILHA, D. D. O. Q., Motta, M., Moura, E., Xavier, D., Caseri, A., Schittine, G., Gismondi, R.2026-01-15

← पिछला