health informatics पेपर

Protocol for the REVELIO test-track pilot study: a randomised, controlled, single-centre trial in healthy recreational cannabis users investigating real-time in-vehicle detection of cannabis-impaired driving

REVELIO प्रोटोकॉल एक बंद परीक्षण ट्रैक पर एक यादृच्छिक, नियंत्रित पायलट अध्ययन की रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जिसे नियंत्रित THC प्रशासन के बाद वाहन, चालक और जैविक डेटा को सह-संबंधित करके स्वस्थ मनोरंजक उपयोगकर्ताओं में भांग-प्रभावित ड्राइविंग का पता लगाने के लिए एक मल्टीमॉडल इन-व्हीकल सिस्टम की व्यवहार्यता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Bechny, M., Deuber, R., Heck, C., Brügger, J., Pfäffli, M., Jovanova, M., Fleisch, E., Wortmann, F., Weinmann, W.2026-05-01

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AERO: An AI Agent for Adaptive Eligibility Refinement and Optimization of Clinical Trial Criteria in Real-World Trial Emulation

यह शोध पत्र AERO को प्रस्तुत करता है, जो एक AI एजेंट फ्रेमवर्क है जो वास्तविक दुनिया के डेटा इम्यूलेशन (real-world data emulation) के लिए क्लिनिकल ट्रायल पात्रता मानदंडों को अनुकूलित करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाकर मानदंडों को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत और परिष्कृत करता है, जिससे एक WARCEF ट्रायल इम्यूलेशन में प्रदर्शित उपचार प्रभाव अनुमानों की सामान्यीकरण क्षमता और सटीकता में सुधार होता है।

Li, X., James, J., Pellikka, P. A., Zong, N.2026-05-01

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Integrating Group and Individual Fairness Auditing in Clinical AI: A Post-Hoc, Model-Agnostic Approach

यह शोधपत्र EquiLense को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यावहारिक, पोस्ट-हॉक और मॉडल-अज्ञेय ऑडिटिंग टूल है जो क्लिनिकल एआई में समूह और व्यक्तिगत निष्पक्षता आकलन के बीच के अंतर को पाटने के लिए मीन प्रेडिक्टेड प्रोबेबिलिटी डिफरेंस (MPPD) नामक एक नवीन मीट्रिक का उपयोग करता है ताकि जनसांख्यिकीय समूहों के बीच व्यवस्थित भविष्यवाणी विसंगतियों की पहचान की जा सके।

Xu, J., Hwang, Y. M., Kondareddy, S., Dormoy, I., Jing, S. L., Pillai, M., Curtin, C. M., Hernandez-Boussard, T.2026-04-30

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MedAdhereAI: An Interpretable Machine Learning Pipeline for Predicting Medication Non-Adherence in Chronic Disease Patients Using Real-World Refill Data

MedAdhereAI एक व्याख्या योग्य मशीन लर्निंग पाइपलाइन है जो पुरानी बीमारियों वाले रोगियों में दवा के गैर-अनुपालन (non-adherence) की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक दुनिया के रिफिल और क्लेम डेटा का उपयोग करती है, जो लक्षित नैदानिक हस्तक्षेपों के समर्थन के लिए SHAP व्याख्यात्मकता के माध्यम से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

Yadav, S., Rajbhandari, S.2026-04-28

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MIMIC-IV-Phenotype-Atlas (MIPA) : A Publicly Available Dataset for EHR Phenotyping

यह शोध पत्र MIMIC-IV-Phenotype-Atlas (MIPA) को प्रस्तुत करता है, जो 16 फेनोटाइप्स में विशेषज्ञ-एनोटेटेड डिस्चार्ज सारांशों वाला पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बेंचमार्क डेटासेट है, जो फेनोटाइपिंग विधियों के मानकीकृत मूल्यांकन को सक्षम बनाता है और यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) जटिल चिकित्सा स्थितियों की पहचान करने में पारंपरिक नियम-आधारित और मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Yamga, E., Goudrar, R., Despres, P.2026-04-24

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Stakeholder perspectives on the use of enhanced mobile phone capabilities for public health surveillance for non-communicable disease risk factors: A qualitative study

युगांडा के हितधारकोंों का यह गुणात्मक अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि मोबाइल फोन-आधारित उपकरण कम संसाधन वाले क्षेत्रों में गैर-संचारी रोग निगरानी में सुधार के लिए महत्वपूर्ण क्षमता प्रदान करते हैं, लेकिन उनका सफल और जिम्मेदार कार्यान्वयन गोपनीयता, समानता और डेटा गवर्नेंस से संबंधित महत्वपूर्ण नैतिक, कानूनी और सामाजिक चुनौतियों को सक्रिय रूप से संबोधित करने पर निर्भर करता है।

Mwaka, E. S., Nabukenya, S., Kasiita, V., Bagenda, G., Rutebemberwa, E., Ali, J., Gibson, D.2026-04-23

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A Bibliometric Review of Explainable AI in Diabetes Risk Prediction: Trends, Gaps, and Knowledge Graph Opportunities

1,933 दस्तावेजों का यह बिब्लियोमेट्रिक रिव्यू टाइप 2 मधुमेह जोखिम भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग, व्याख्यात्मक एआई (एक्सप्लेनेबल एआई) और नॉलेज ग्राफ को संयोजित करने में एक महत्वपूर्ण अंतराल को प्रकट करता है, जो बेहतर नैदानिक निर्णय सहायता के लिए सांख्यिकीय स्पष्टीकरणों को संरचित नैदानिक मार्गों के साथ जोड़ने हेतु एक नए ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Van, T. A.2026-04-21

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Decision Curve Analysis for Evaluating Machine Learning Models for Next-Day Transfer Out of ICU

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डिसीजन कर्व एनालिसिस (Decision Curve Analysis), अगले दिन के आईसीयू स्थानांतरण की भविष्यवाणी करने वाले मशीन लर्निंग मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए एक बेहतर ढांचा प्रदान करता है, जो नैदानिक निर्णय उपयोगिता को परिमाणित करता है और वास्तविक दुनिया की कार्यप्रवाह बाधाओं के साथ संरेखित करने के लिए परिचालन थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करता है, जिससे यह पारंपरिक विभेदन मेट्रिक्स और सरल नैदानिक नियमों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pozo, M., Pape, A., Locke, B., Pettine, W. W.2026-04-21

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Leveraging Predictive AI and LLM-Powered Trial Matching to Improve Clinical Trial Recruitment: A Usability Assessment of Trialshub

ट्रायलशब (Trialshub), जो क्लिनिकल ट्रायल मिलान के लिए एक एलएलएम-संचालित चैट प्लेटफॉर्म है, के एक उपयोगिता मूल्यांकन में यह पाया गया कि जहाँ इसके सहज डिज़ाइन और वर्कफ़्लो दक्षता को उपयोगकर्ताओं द्वारा अत्यधिक महत्व दिया जाता है, वहीं वास्तविक दुनिया में सफल तैनाती के लिए तकनीकी विश्वसनीयता संबंधी मुद्दों को संबोधित करना और संवादात्मक स्मृति (conversational memory) को परिष्कृत करना महत्वपूर्ण है।

Blankson, P.-K., Hussien, S., Idris, F., Trevillion, G., Aslam, A., Afani, A., Dunlap, P., Chepkorir, J., Melgarejo, P. (…)2026-04-20

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On Estimating Age and Gender from Parkinson's Disease Diagnostic-Oriented Recordings Using Wav2Vec 2.0

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक प्रीट्रेन्ड (pretrained) Wav2Vec 2.0 मॉडल बहुभाषी डेटासेट्स में लिंग का मजबूती से अनुमान लगा सकता है और पैथोलॉजिकल स्पीच (pathological speech) में आयु-संबंधी पैटर्न को संरक्षित कर सकता है, जो लिंग के लिए उच्च सटीकता और कनेक्टेड स्पीच में महत्वपूर्ण आयु सह-संबंध प्राप्त करने के साथ-साथ निरंतर स्वर उच्चारण (sustained vowel phonation) के लिए कार्य-निर्भर सीमाओं को भी प्रकट करता है।

Klempir, O., Tichopad, A., Krupicka, R.2026-04-15

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