📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

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
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Artificial Scientific Intelligence for Measurement-burden-aware Modelling and Interpretation of Multi-site Bone Mineral Density

यह अध्ययन DXA एजेंट पेश करता है, जो एक एजेंटिक वर्कफ़्लो है जो माप के बोझ और भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाकर बोन मिनरल डेंसिटी मॉडलिंग को अनुकूलित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि लागत-कुशल मॉडल NHANES में तुलनीय परिणाम बनाए रखते हुए UK बायोबैंक में पारंपरिक दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Xiang, S., He, H., Xie, Z., Cheng, C.-Y., Li, H., Liu, D.2026-09-01
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Drivers of Oncologist Preference of AI-Generated Literature Review in a Randomized Mixed-Methods Study

यह यादृच्छिक मिश्रित-पद्धति वाला अध्ययन प्रकट करता है कि एआई-जनित साहित्य समीक्षाओं के प्रति ऑन्कोलॉजिस्ट का विश्वास और प्राथमिकता केवल सटीकता के बजाय रिपोर्ट डिजाइन की विशेषताओं—जैसे कि संक्षिप्तता, सत्यापन योग्य उद्धरण और स्पष्ट अनिश्चितता—पर अधिक निर्भर करती है, जैसा कि समान संदर्भ गुणवत्ता के बावजूद मानक स्वरूपों की तुलना में साक्ष्य-श्रेणीबद्ध (एविडेंस-ग्रेडेड) रिपोर्टों के लिए काफी कम उपयोगिता रेटिंग से प्रमाणित होता है।

Bunning, B. J., Weng, Y., Wu, D. J., Hui, G., Hope, J. E., Pandurangan, V., Lopez, I., Everett, S., Chen, J. H., Desai (…)2026-08-27
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Detecting Self-Repairs from Spontaneous Speech with Prompt Ablation Across LLMs and Fine-Tuned Encoder

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि नैदानिक स्क्रीनिंग के लिए सहज भाषण में स्व-सुधार (self-repairs) का पता लगाने के लिए एक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल, फाइन-ट्यून्ड डिस्टिलबर्ट (DistilBERT) एनकोडर, बड़े जनरेटिव एलएलएम (LLMs) की तुलना में अधिक व्यवहार्य और लागत प्रभावी समाधान है, जिनके प्रदर्शन और प्रॉम्प्ट संवेदनशीलता में काफी भिन्नता होती है।

Wu, R., Pugh, S., OCOnnor, K. B., Xie, K., O'Brien, K., Johnson, K.2026-08-25
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Multimodal artificial intelligence for personalized hepatocellular carcinoma treatment strategy selection

यह अध्ययन ET-Emb को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो एक नवीन मल्टीमॉडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फ्रेमवर्क है जो हेपेटोसेलुलर कार्सिनोमा के रोगियों के लिए इष्टतम व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों की सटीक भविष्यवाणी करने हेतु संरचित नैदानिक डेटा को असंरचित टेक्स्ट एम्बेडिंग्स के साथ एकीकृत करता है।

Feng, W., Liu, S., Yang, Z., Tao, Y., Gu, X., Jin, W.2026-08-25
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Offline Reinforcement Learning for Out-of-Distribution ICU Sepsis Decision Support

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि आईसीयू सेप्सिस प्रबंधन के लिए ऑफलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग नीतियां, बढ़ती आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन गंभीरता शिफ्ट के तहत भी स्थिर, एक्शन-सेंसिटिव निर्णय-सहायता संकेतों को बनाए रखती हैं, जैसा कि घटते देखे गए नैदानिक परिणामों के बावजूद सुसंगत मॉडल-अनुमानित उत्तरजीविता दरों और बेहतर शारीरिक स्थिरीकरण स्कोर से प्रमाणित होता है।

Arasteh, E., Mirian, M. S., Tavakol, M.2026-08-25
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Evaluating Clinical Concept Extraction and Evidence-Bounded Terminology Linking: Multisite Model Comparison and Pilot Ablation Study

यह शोध पत्र एक मल्टीसाइट पायलट अध्ययन के माध्यम से नैदानिक अवधारणा निष्कर्षण (clinical concept extraction) और साक्ष्य-बद्ध शब्दावली लिंकिंग का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि निष्कर्षण प्रदर्शन मिलान मानदंडों के आधार पर काफी भिन्न होता है, प्राप्त साक्ष्यों की उपलब्धता लिंकिंग निर्णयों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है और प्रारंभिक अनमैच किए गए शब्द वास्तविक ऑन्टोलॉजी नवीनताओं के बजाय संभावित मौजूदा अवधारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

Chen, Y., Popescu, M.2026-08-24
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Does Data Preprocessing Affect Tree-Based Super Learners? An Investigation of Ensemble Optimization and Oracle Properties in Clinical Classification.

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ट्री-आधारित एल्गोरिदम से बने सुपर लर्नर एन्सेम्बल्स के लिए, डेटा प्रीप्रोसेसिंग अधिकांश नैदानिक डेटासेट में भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन और ओरेकल व्यवहार में नगण्य सुधार प्रदान करती है, जो यह सुझाव देता है कि ऐसा प्रीप्रोसेसिंग सार्वभौमिक रूप से आवश्यक नहीं है और इसे विशिष्ट डेटासेट विशेषताओं द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए।

Darko, R., Dwumah, D., Agyapong, K. S., Agyenim-Boateng, Y., Darko Anim, R., Wisdom Jakper, J., Owusu-Ansah, N. K., Owus (…)2026-08-24
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Grounding Health AI: Architecture and Evaluation of a Domain-Expert Metabolic Health Agent

यह शोध पत्र HPP पर्सनल हेल्थ एजेंट प्रस्तुत करता है, जो एक डोमेन-विशिष्ट एआई प्रणाली है जो जनसंख्या-स्तर के फेनोटाइपिक डेटा, विशेषज्ञ नैदानिक उपकरणों और डिक्लेरेटिव व्यवहार संबंधी बाधाओं को जोड़कर मतिभ्रम (hallucinations) को समाप्त करती है और मेटाबॉलिक स्वास्थ्य रिपोर्टिंग में उच्च सटीकता प्राप्त करती है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विश्वसनीय मेडिकल एआई के लिए केवल सामान्य-उद्देश्य वाले लैंग्वेज मॉडल्स पर निर्भर रहने के बजाय एक कठोर, इवैल-ड्रिवन सिस्टम आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है।

Diament, A., Sapir, G., Gorodetski, M., Wolf, A., Rice, A., Azouri, D., Etzion-Fuchs, A., Gelbard Solodkin, D., Talmor-B (…)2026-08-14
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Forecasting laboratory measurements from longitudinal electronic health records

यह शोध पत्र LaBERT को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जो नैदानिक रूप से सार्थक उपचार प्रभावों को प्रभावी ढंग से सीखकर और व्यक्तिगत नैदानिक निर्णय सहायता को सक्षम करके, अनुदैर्ध्य इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से भविष्य के प्रयोगशाला मापों के पूर्वानुमान में बेसलाइन विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Firoozbakht, F., Baumabach, J.2026-08-13