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health informatics

256 पेपर

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

A ReAct Agentic AI System for Natural Language Querying and Statistical Analysis of The Cancer Genome Atlas Clinical Data

यह शोध पत्र TCGA-Agent प्रस्तुत करता है, जो एक ReAct-आधारित एजेंटिक AI प्रणाली है जो आठ कम्प्यूटेशनल उपकरणों के एक समूह का उपयोग करके स्वायत्त रूप से जटिल TCGA क्लिनिकल डेटा को क्वेरी और विश्लेषित करती है, 93.4% सटीकता प्राप्त करती है और यह प्रदर्शित करती है कि मौजूदा क्यूरेटेड संसाधनों से परे नैदानिक रूप से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए मॉडल का पैमाना (scale) तुलना में टूल डिज़ाइन और रीजनिंग लूप अधिक महत्वपूर्ण हैं।

Korutla, R., Amal, S.2026-09-28
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PhysioFusion: A Multi-Modal Ensemble using Static Preoperative Variables and Time Series Intraoperative Data to Predict Adverse Events Following Cardiothoracic Surgery

फिजियोफ्यूजन (PhysioFusion) अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि स्थिर पूर्व-ऑपरेटिव चरों और इंट्राऑपरेटिव टाइम-सीरीज डेटा को एकीकृत करने वाला एक मल्टी-मोडल एन्सेम्बल मॉडल, कार्डियोथोरेसिक सर्जरी के बाद होने वाली प्रतिकूल घटनाओं की भविष्यवाणी करने में उच्च सटीकता (AUC 0.87) प्राप्त करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि ये दो डेटा मोडैलिटीज पूरक के बजाय प्रतिस्थापनों के रूप में कार्य करती हैं, उनका संलयन (फ्यूजन) उच्च-जोखिम वाले रोगियों के लिए एक उच्च-नकारात्मक-पूर्वानुमानित-मूल्य (high-negative-predictive-value) स्क्रीनिंग टूल प्रदान करने हेतु संवेदनशीलता-विशिष्टता ट्रेड-ऑफ को अनुकूलित करता है।

Korutla, R., Hicks, A., Milosevic, M., Kulkarni, D., Mazhude, F., Kelting, T., Rabb, J. B., Jin, Q., Kramer, R., Sawyer (…)2026-09-28
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Automated, Component-Level Assessment of a National Inpatient Diabetes Guideline: Adherence and Its Association with Hospitalization Complications Across Six Hospitals

लगभग 48,000 इनपेशेंट प्रवेशों के इस रेट्रोस्पेक्टिव मल्टीसेंटर अध्ययन से पता चलता है कि एक राष्ट्रीय मधुमेह दिशानिर्देश के स्वचालित, घटक-स्तरीय मूल्यांकन ने मामूली समग्र अनुपालन सुधारों को प्रकट किया, लेकिन इंसुलिन प्रबंधन में महत्वपूर्ण अंतराल दिखाए, जहाँ उच्च अनुपालन मृत्यु दर और हाइपरग्लाइसीमिया में कमी के साथ दृढ़ता से जुड़ा हुआ था, बावजूद इसके कि हाइपोग्लाइसीमिया के जोखिम में मामूली वृद्धि हुई।

Oded, S., Shahar, Y., Shalom, E., Bashkin, A., Saiegh, L., Cantrell, D., Wirsansky, I., Badarne, M., Barash, I., Cahn, A (…)2026-09-28
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Evaluation of Deep Learning Based Early Warning Indicators of Epidemic Outbreaks

यह शोध पत्र सभी 50 अमेरिकी राज्यों में वास्तविक दुनिया के CDC इन्फ्लुएंजा डेटा पर डीप लर्निंग-आधारित द्विभाजन (bifurcation) भविष्यवाणी मॉडल का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक विस्तृत विंडो कॉन्फ़िगरेशन महामारी के टिपिंग पॉइंट्स का पता लगाने में उच्च सटीकता (90.09%) और रिकॉल (96.23%) प्राप्त करता है, जिससे वास्तविक समय की प्रकोप तैयारी के लिए उनकी क्षमता प्रमाणित होती है।

Ayyorgun, B., Marathe, M., Adiga, A.2026-09-26
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Perspective independence, more than personas, drives LLM teams - and where they reverse

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की मल्टी-एजेंट टीमें विशेषज्ञ व्यक्तित्वों (specialist personas) के बजाय परिप्रेक्ष्य स्वतंत्रता (perspective independence) और मध्यम संश्लेषण (moderated synthesis) के माध्यम से बेंचमार्क डेटासेट्स पर नैदानिक स्मरण (diagnostic recall) में सुधार करती हैं, वहीं यह लाभ वास्तविक दुनिया के आपातकालीन मामलों में उलट जाता है जहाँ विशेषज्ञ भूमिका सूचियाँ (specialist role lists) बेहतर प्रदर्शन प्रदान करती हैं।

Feng, J., Jiao, Y., Li, Y., Xie, L., Peng, W., Sun, X.2026-09-26
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Exposure Records Preserved by Two Users of Japan's COVID-19 Contact-Confirming Application During the Seventh Wave: A Descriptive Study

यह वर्णनात्मक अध्ययन कोविड-19 की सातवीं लहर के दौरान COCOA ऐप के दो जापानी उपयोगकर्ताओं द्वारा संरक्षित एक्सपोज़र रिकॉर्ड का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि दर्ज एक्सपोज़र विंडो ने आम तौर पर महामारी के उत्थान और पतन का अनुसरण किया, एक आगामी नीति संशोधन डेटा में एक तीव्र गिरावट के साथ मेल खाता है जिसे ऐप के उपयोग और सॉफ़्टवेयर अपडेट जैसे भ्रमित करने वाले कारकों के कारण केवल नीति परिवर्तन के रूप में नहीं माना जा सकता है।

Nakagawa, S., Kumagai, S., Yamamoto, A.2026-09-25
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Quality of physicians responses using a conversational artificial intelligence system: a randomized vignette experiment in Latin America

लैटिन अमेरिका के चिकित्सकों पर आधारित एक रैंडमाइज्ड विनेट प्रयोग में, एक साक्ष्य-ट्रेसेबल संवादात्मक एआई प्रणाली ने सामान्य खोज प्रथाओं की तुलना में नैदानिक प्रतिक्रियाओं की संयुक्त वैधता में महत्वपूर्ण सुधार किया, हालांकि स्वयंसेवक-आधारित नमूने के कारण निष्कर्षों को अन्वेषणात्मक माना जाता है।

Castano-Villegas, N., Monsalve, K., Villa, M. C., Quiros Gomez, O. I., Velasquez, L., Zea, J.2026-09-25
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Collecting health narratives at scale: A multi-study evaluation of speech-to-text in health surveys

यह बहु-अध्ययन मूल्यांकन प्रदर्शित करता है कि जहाँ स्पीच-टू-टेक्स्ट तकनीक बड़े पैमाने पर रोगी स्वास्थ्य वृत्तांतों की लंबाई और सामग्री को महत्वपूर्ण रूप से समृद्ध कर सकती है, वहीं इसका अपनाना विभिन्न आबादी के बीच व्यापक रूप से भिन्न होता है और यह गोपनीयता, इंटरफ़ेस डिज़ाइन और व्यक्तिगत प्राथमिकताओं जैसे प्रासंगिक कारकों पर अत्यधिक निर्भर करता है।

Baumer, A. M., Naoumis, P., Fabian, J., Strukova, S., Wolf, M., Ballouz, T., Farnham, A., Hofmann, V. X. C., Spitale, G. (…)2026-09-25
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RoB2-Evaluator: Development and Technical Evaluation of a Rule-Constrained Large Language Model System for Cochrane Risk of Bias 2 Assessment

यह अध्ययन RoB2-Evaluator प्रस्तुत करता है, जो GPT-5.2 पर निर्मित एक नियम-बद्ध (rule-constrained) LLM प्रणाली है, जो रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स के लिए कोचरन रिस्क ऑफ बायस 2 (Cochrane Risk of Bias 2) का आकलन करने में उच्च टेम्पोरल स्टेबिलिटी और मानव सर्वसम्मति के साथ मजबूत सहमति प्रदर्शित करता है।

Joseph, J. T., Vishwanath, R., Sisirkumar, J. V.2026-09-23
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Evaluation of linkage between health, education and social care administrative data for 21 million children in England

यह अध्ययन इंग्लैंड में 21 मिलियन बच्चों के स्वास्थ्य, शिक्षा और सामाजिक देखभाल डेटा के जुड़ाव का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि 90% से अधिक हाल के समूहों को सफलतापूर्वक जोड़ा गया है, वंचित क्षेत्रों, लंदन के निवासियों और अल्पसंख्यक जातीय समूहों के बच्चों के बीच महत्वपूर्ण अल्प-प्रतिनिधित्व बना हुआ है, जो शोधकर्ताओं के लिए अपने विश्लेषणों में इन जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रहों को ध्यान में रखने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Nguyen, V. G., Lam, J., Stone, T., Blackburn, R., Gilbert, R., Ruiz Nishiki, M., Harron, K.2026-09-22