health informatics पेपर

Patient-Centric Markov-Chain Framework for Predicting Medication Adherence Using De-Identified Data

यह अध्ययन एक रोगी-केंद्रित मार्कोव-चेन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो दवा के पालन (मेडिकेशन एडहेरेंस) के जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए आठ वर्षों के वि-पहचानीकृत (डी-आइडेंटिफाइड) स्पेशलिटी फार्मेसी डेटा का उपयोग करता है, जो अधिक न्यायसंगत रोगी-सहायता रणनीतियों का समर्थन करने के लिए लागत और प्रशासनिक देरी जैसे प्रणालीगत बाधाओं को गैर-पालन के प्राथमिक चालक के रूप में पहचानता है।

Dantuluri, A. V. S. R.2026-02-10

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Developing and Testing an Engineering Framework for Curiosity-Driven and Humble AI in Clinical Decision Support

यह शोध पत्र BODHI को प्रस्तुत करता है, जो एक इंजीनियरिंग फ्रेमवर्क है जो एपिस्टेमिक अनिश्चितता (epistemic uncertainty) को विघटित करके और सद्गुण-आधारित नियमों (virtue-based rules) को लागू करके नैदानिक निर्णय सहायता AI को उन्नत करता है, जो नियंत्रित मूल्यांकनों में मॉडल की विनम्रता, जिज्ञासा और समग्र प्रतिक्रिया गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Arslan, J., Benke, K., Cajas, S., Castro, R., Celi, L. A., Cruz Suarez, G. A., Delos Reyes, R., Engelmann, J., Ercole, A (…)2026-02-07

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Explainable Machine Learning Framework for Predicting Cardiometabolic Risk Using Meal Timing and Eating Habits

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक व्याख्यात्मक (explainable) XGBoost मशीन लर्निंग मॉडल, जो मानवमितीय (anthropometric) डेटा को भोजन के समय और खाने की आदतों के साथ एकीकृत करता है, कार्डियोमेटाबोलिक जोखिम की सटीक भविष्यवाणी करता है और देर से रात का खाना खाने, अनियमित भोजन कार्यक्रम और कम भोजन आवृत्ति को प्रमुख परिवर्तनीय व्यवहार संबंधी जोखिम कारकों के रूप में पहचानता है।

Datta, P. R., Roy, K.2026-02-07

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Unseen Insights: An AI-Powered Exploration of Secure Patient Messages in Ophthalmology

इस क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन ने 30,000 से अधिक सुरक्षित नेत्र विज्ञान संदेशों का विश्लेषण करने के लिए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का उपयोग किया, जिससे यह पता चला कि जहाँ प्रशासनिक मुद्दे संचार पर हावी हैं, वहीं नैदानिक चिंताएं रोगी जनसांख्यिकी के अनुसार काफी भिन्न होती हैं, जो नेत्र देखभाल में ट्राइएज सुरक्षा और समानता में सुधार के अवसरों को उजागर करती हैं।

Kim, J. Y., Fazal, Z. Z., Wang, S. Y., Chang, R. T., Linos, E., Sepah, Y.2026-02-05

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AI-generated data contamination erodes pathological variability and diagnostic reliability

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि चिकित्सा अभिलेखों में बिना क्यूरेट किया गया एआई-जनित डेटा एक स्व-संदर्भित चक्र बनाता है जो रोग संबंधी परिवर्तनशीलता और नैदानिक विश्वसनीयता को तेजी से नष्ट कर देता है, जिससे महत्वपूर्ण निष्कर्ष लुप्त हो जाते हैं और झूठी आश्वासन की दरें तीन गुना बढ़ जाती हैं, जिससे अनिवार्य मानवीय निरीक्षण के बिना एआई-जनित दस्तावेजीकरण चिकित्सकीय रूप से अनुपयोगी हो जाता है।

He, H., Xiang, S., Zhang, Y., Zhu, Y., Zhang, J., Deng, H., Alsentzer, E., Liu, Y., Chen, Q., Yu, K.-H., Marshall, A., C (…)2026-02-02

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Kauro, a graph-based chatbot for high-fidelity information transmission conversations

कौरो (Kauro) एक ओपन-सोर्स, ग्राफ-आधारित चैटबॉट है जो जनरेटिव एआई की स्टोकेस्टिक प्रकृति को वर्जन-कंट्रोल्ड, स्क्रिप्टेड कन्वर्सेशन पाथ्स से बदलकर सूचित सहमति (informed consent) जैसे उच्च-जोखिम वाले बायोमेडिकल संदर्भों में नियतात्मक (deterministic), ऑडिट करने योग्य और पुनरुत्पादनीय (reproducible) सूचना प्रसारण सुनिश्चित करता है।

King, C. H., Barrick, R., Almalvez, M., Blanco, K., De Dios, I., Fusaro, V. A., Delot, E., Donohue, C. R., Berger, S., X (…)2026-02-02

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Generation of Synthetic Data in Health Surveys Using Large Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल, यूजर पर्सोना (user persona) के आधार पर, पेरूवियन स्वास्थ्य सर्वेक्षणों के लिए मनोवैज्ञानिक रूप से विश्वसनीय और जनसांख्यिकीय रूप से सुसंगत सिंथेटिक डेटा उत्पन्न कर सकता है, हालांकि विशिष्ट विचलनों की उपस्थिति यह आवश्यक बनाती है कि नीति-निर्माण के लिए ऐसे डेटा का उपयोग करने से पहले उनका कठोर सत्यापन किया जाए।

Villarreal-Zegarra, D., Bellido-Boza, L.2026-01-30

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Decoupling Accuracy and Explainability: Machine Learning Strategies for HbA1c Prediction and Biomarker Discovery in Blood FTIR Spectroscopy

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि FTIR रक्त स्पेक्ट्रा पर पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स रिग्रेशन, कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क और कर्व-फिटिंग दृष्टिकोणों को एकीकृत करना एक सहक्रियात्मक ढांचा बनाता है जो साथ ही HbA1c स्तरों की भविष्यवाणी करने में उच्च सटीकता प्राप्त करता है और स्केलेबल मधुमेह निगरानी के लिए ग्लाइकेशन-संबंधी बायोमार्कर की यांत्रिक व्याख्यात्मकता प्रदान करता है।

Melnychenko, M., Makhnii, T., Midlovets, K., Dmyterchuk, B., Krasnienkov, D.2026-01-28

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C-RLM: Schema-Enforced Recursive Synthesis for Auditable, Long-Context Clinical Documentation

यह शोध पत्र C-RLM को प्रस्तुत करता है, जो एक स्कीमा-प्रवर्तित (schema-enforced) पुनरावर्ती ढांचा है जो 2.7 गुना कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के बावजूद, पुनरावृत्ति ज्ञान संकलन (iterative knowledge compilation) के माध्यम से 100% संरचनात्मक निरंतरता और पूर्ण ऑडिटेबिलिटी प्राप्त करके, जटिल नैदानिक अभिलेखों को संश्लेषित करने में मानक RAG और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLMs से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yu, Y.2026-01-26

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Multimodal Fusion of Pathology Free-Text and Clinical Data Enhances Complication-Risk Discrimination After Implant-Based Breast Reconstruction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ऑन-प्रिमाइसेस, ओपन-सोर्स मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क, जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके संरचित नैदानिक डेटा को मुक्त-पाठ पैथोलॉजी रिपोर्ट के साथ जोड़ता है, इम्प्लांट-आधारित स्तन पुनर्निर्माण के बाद जटिलताओं के जोखिमों के विभेदन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जो सटीक सर्जिकल निर्णय लेने के लिए एक गोपनीयता-संरक्षित और व्याख्या योग्य उपकरण प्रदान करता है।

He, Y., Almadani, H., Huang, S., Monzy, J., Li, D., Ray, E., Huang, X.2026-01-25

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