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health informatics

256 पेपर

📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Towards understanding the disease landscape of clinical trials in Germany: Ontology and embedding-based pipelines versus Large Language Models for ICD-10 Harmonization

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि एक नियत ऑन्टोलॉजी (deterministic ontology) और एम्बेडिंग-आधारित पाइपलाइन जर्मनी में विषम क्लिनिकल ट्रायल कंडीशन डेटा को ICD-10 मानकों के साथ आंशिक रूप से सामंजस्यपूर्ण बना सकती है, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (विशेष रूप से GPT-4o) विशेषज्ञ मानव कोडिंग के साथ लगभग पूर्ण सहमति प्राप्त करके इसमें काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे वे क्रॉस-रजिस्ट्री रोग परिदृश्य विश्लेषण के लिए एक श्रेष्ठ समाधान प्रदान करते हैं।

Ndabashinze, R., Franzen, D., Kozuch, E., Aagerup, J., Fink, A., Yerunkar, S. S., Hunter, K., Mayo-Wilson, E., Ying, X. (…)2026-08-06
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Is Lower Limb Movement Enough? Quantifying Overground Arm Swing Kinematics and Coordination to Assess Ageing Decline in Older Adults

यह अध्ययन वृद्ध वयस्कों में ओवरग्राउंड आर्म स्विंग काइनेमैटिक्स और समन्वय को मापने के लिए एक वियरेबल सेंसर एल्गोरिदम को मान्य करता है, जो यह प्रकट करता है कि हाथ-पैर का समन्वय (आर्म-ले कोऑर्डिनेशन) गेट स्थिरता का एक विशिष्ट और संवेदनशील आयाम है जो कमजोरी (फ्रैल्टी) और तंत्रिका संबंधी अक्षमता के साथ घटता है, जिससे पारंपरिक चलने की गति के मेट्रिक्स से परे प्रारंभिक गतिशीलता अस्थिरता का पता लगाने के लिए एक स्केलेबल विधि प्राप्त होती है।

Tan, K. Z., Pai, S., Kim, Y. K., Frautschi, A., Gwerder, M., Tan, K. Y., Koh, V. J. W., Ravi, D., Taylor, W. R., Malhotr (…)2026-08-05
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Digital Health Adoption, eHealth Literacy, and Trust in AI Among Generation Z University Students in Sri Lanka: An Empirical Study

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ श्रीलंका के जेनरेशन जेड विश्वविद्यालय के छात्रों में उच्च ई-स्वास्थ्य साक्षरता है और वे स्वास्थ्य जानकारी के लिए तेजी से एआई (AI) पर निर्भर हो रहे हैं, वहीं डिजिटल स्वास्थ्य सेवाओं को अपनाने की उनकी क्षमता महत्वपूर्ण गोपनीयता संबंधी चिंताओं और पारंपरिक आमने-सामने के परामर्श के प्रति निरंतर प्राथमिकता के कारण सीमित बनी हुई है।

Athukorala, S. C.2026-07-28✓ Author reviewed ⓘ
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A digital health approach for identifying polyendocrine metabolic ovarian syndrome using machine learning and body temperature

यह अध्ययन बॉडी-वर्न तापमान डेटा पर लागू मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके पॉलीएंडोक्राइन मेटाबॉलिक ओवेरियन सिंड्रोम (PMOS) की मध्यम रूप से भविष्यवाणी करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, जो अनडिग्नोज़्ड मामलों की पहचान करने के लिए एक संभावित पैसिव डिजिटल स्क्रीनिंग टूल का सुझाव देता है।

Awoniran, O. M., Lawlor, D. A., Gaunt, T. R., Millard, L. A. C.2026-07-27
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Development and formative application of the Health Data Readiness Level framework for federated health-data services.

यह शोध पत्र हेल्थ डेटा रेडिनेस लेवल (HDRL) फ्रेमवर्क के विकास और इसके प्रारंभिक अनुप्रयोग को प्रस्तुत करता है, जो तीन यूके पारिस्थितिक तंत्रों में फेडरेटेड स्वास्थ्य-डेटा सेवाओं के लिए संगठनात्मक और प्रणालीगत तत्परता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक बहुआयामी उपकरण है, साथ ही यह चेतावनी भी देता है कि यह एक प्रमाणित मान्यता मानक के बजाय एक नियोजन उपकरण बना हुआ है।

Seymour, D., Halliday, R., Smart, J., Burns, F.2026-07-27
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Sex and menstrual cycle differences in the mood-activity association should inform cycle-aware digital phenotyping

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि शारीरिक गतिविधि और मनोदशा के बीच का संबंध लिंग और मासिक धर्म चक्र के चरण के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है, विशेष रूप से महिलाओं में, जो यह संकेत देता है कि डिजिटल फेनोटाइपिंग मॉडलों को पक्षपाती भविष्यवाणियों से बचने और व्यक्तिगत मानसिक स्वास्थ्य अंतर्दृष्टि सक्षम करने के लिए इन जैविक कारकों को ध्यान में रखना चाहिए।

Delray, K., Zeitler, J. K., Hayes, J. F., Kandola, A., Keay, N., Evans, R. J.2026-07-27
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Selective prediction as a triage gate for primary-care depression screening: quantifying and mitigating selection bias in CHARLS-2011

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्राथमिक देखभाल अवसाद स्क्रीनिंग में संचयी चयन पूर्वाग्रह (cumulative selection bias) मशीन-लर्निंग मेट्रिक्स को बढ़ाता है और महामारी विज्ञान संबंधी संबंधों को विकृत करता है, तथा केवल सबसे विश्वसनीय 20% रोगियों को एल्गोरिद्मिक स्कोरिंग के लिए सुरक्षित रूप से छाँटने और शेष को मानव मूल्यांकन के लिए भेजने हेतु एक चार-चर (four-variable) CART नियम का उपयोग करने वाले एक पृथक चयनात्मक भविष्यवाणी ढांचे (decoupled selective prediction framework) का प्रस्ताव करता है।

Wang, Z., liu, y.2026-07-22
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Exposomics and Cardiovascular Diseases: A Scoping Review of Machine Learning Approaches

यह स्कोपिंग समीक्षा हृदय रोग अनुसंधान में एक्सपोसोमिक्स डेटा के अनुप्रयोग में मशीन लर्निंग के बढ़ते उपयोग का परीक्षण करती है, जो डेटा की जटिलता को संबोधित करने की इसकी क्षमता को उजागर करते हुए वर्तमान सीमाओं और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं की पहचान करती है।

Argyri, K. D., Gallos, I. K., Amditis, A., Dionysiou, D. D.2026-07-20
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Behavioural readiness, not demographics, predicts wearable adoption and digital medicine integration in a diverse multinational population: a cross-sectional study of 3,004 adults in Qatar

कतर के 3,004 वयस्कों का यह क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन प्रदर्शित करता है कि व्यवहार संबंधी तत्परता, विशेष रूप से दैनिक व्यायाम और डेटा साझा करने की इच्छा, शिक्षा जैसे पारंपरिक जनसांख्यिकीय कारकों की तुलना में वियरेबल (wearable) अपनाने और डिजिटल मेडिसिन एकीकरण का एक अधिक मजबूत भविष्यवक्ता है, जो समान डिजिटल स्वास्थ्य कार्यान्वयन के लिए जनसांख्यिकीय लक्ष्यीकरण के बजाय व्यवहार संबंधी जुड़ाव को प्राथमिकता देने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Zaghloul, H., Arabi, B., Al-Ani, M., Abdullah, A., El-Masri, R., AboMuslim, O., Al-Ahdab, F., Rizwan, M. R. M., Tag, Z. (…)2026-07-20
📄 स्वास्थ्य सूचना विज्ञान

Assessing electronic health record potential for adaptive learning in multimorbidity care in Sub-Saharan Africa: a mixed-methods study of Zimbabwe's Impilo system

ज़िम्बाब्वे के इम्पिलो (Impilo) ईएचआर (EHR) सिस्टम के इस मिश्रित-पद्धति वाले अध्ययन से पता चलता है कि जहाँ अग्रिम पंक्ति के स्वास्थ्य कर्मी डिजिटल और कागजी उपकरणों के हाइब्रिड के माध्यम से मल्टीमॉर्बिडिटी (बहुरुग्णता) देखभाल के लिए अनुकूलनशील शिक्षण उत्पन्न करते हैं, वहीं इस शिक्षण को स्थिर और संस्थागत बनाने के लिए सामाजिक-तकनीकी व्यवस्थाओं का अभाव इस प्रणाली को एक वास्तविक लर्निंग हेल्थ सिस्टम (सीखने वाले स्वास्थ्य तंत्र) के रूप में विकसित होने से रोकता है जो व्यापक देखभाल अनुकूलन को संचालित करने में सक्षम हो सके।

Dhodho, E., Choga, K., Mundoga, F., Chimberengwa, P. T., Gongora, R. T., Webb, K., Chinyanga, T. T., Banda, F., Masiye (…)2026-07-19