neurology पेपर | Gist.Science

Exploring Attitudes and Acceptance of Artificial Intelligence in Multiple Sclerosis from the Patient Perspective

मल्टीपल स्क्लेरोसिस वाले 241 लोगों के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की स्वीकार्यता मध्यम और संदर्भ-निर्भर है, जिसमें रोगी लक्षण स्क्रीनिंग जैसे सहायक, कम जोखिम वाले कार्यों के लिए एआई का उपयोग करने में सबसे अधिक सहज महसूस करते हैं, जबकि निदान और उपचार के लिए वे दृढ़ता से चिकित्सक-नेतृत्व वाले निर्णय लेने को प्राथमिकता देते हैं, एक ऐसा रुख जो बीमारी की गंभीरता के बजाय एआई के साथ पूर्व परिचितता से अधिक प्रेरित है।

Inojosa, H., Masanneck, L., Voigt, I., Schriefer, D., von Horsten, N., Wenk, J., Gasparovic-Curtini, I., Haase, R., Meut (…)2026-01-30

🧠 neurology

Time's up: Using data-driven phenotype-severity metrics not time to map progression in the dementias

यह अध्ययन न्यूरोसाइकोलॉजिकल स्कोर से व्युत्पन्न एक डेटा-संचालित, ट्रांसडायग्नोस्टिक फेनोटाइप-गंभीरता मीट्रिक का प्रस्ताव करता है जो नैदानिक विषमता से रोग के चरणों को अलग करने और डिमेंशिया की प्रगति को सटीक रूप से मैप करने में पारंपरिक समय-आधारित मापों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Smith, V., Schumacher, R., Ramanan, S., Bouzigues, A., Russell, L. L., Foster, P. H., Ferry-Bolder, E., van Swieten, J. (…)2026-01-30

🧠 neurology

Dimensionality reduction establishes specificity in lesion network mapping

यह अध्ययन इस बात की पुष्टि करता है कि जहाँ स्किज़ोफ्रेनिया जैसी स्थितियों में लीजन नेटवर्क मैपिंग वैश्विक कनेक्टोम आर्टिफैक्ट्स (global connectome artifacts) द्वारा भ्रमित हो सकती है, वहीं एक कठोर लो-डायमेंशनल प्रोजेक्शन फ्रेमवर्क के माध्यम से मूल्यांकन किए जाने पर यह ओसीडी (OCD), अफ़ेज़िया (aphasia) और मिर्गी (epilepsy) जैसे अन्य विकारों के लिए वास्तविक जैविक विशिष्टता बनाए रखती है।

Edelman, S., Elias, U., Arzy, s.2026-01-30

🧠 neurology

Episodic memory retrieval with increasing task demand: Associations with age, APOE4 genotype, and Alzheimer's disease pathology

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक बहु-स्तरीय एपिसोडिक मेमोरी टास्क बढ़ती संज्ञानात्मक मांगों के तहत रिकॉल सटीकता और आत्मविश्वास में आयु- और APOE4-संबंधित गिरावट को प्रकट करता है, जो उन सूक्ष्म कमियों का पता लगाने के लिए एक संवेदनशील दृष्टिकोण प्रदान करता है जिन्हें सिंगल-लेवल प्रतिमान मिस कर सकते हैं और जो संज्ञानात्मक रूप से अक्षुण्ण वृद्ध वयस्कों में मौजूद होती हैं।

Askevold, F., Schumann-Werner, B., Behrenbruch, N., Schwarck, S., Molloy, E. N., Peelle, J. E., O Leary, R. M., Wingfiel (…)2026-01-30

🧠 neurology

Feature Integration of FDG PET Brain Imaging Using Deep Learning for Sensitive Cognitive Decline Detection

यह अध्ययन एक बहु-प्रतिनिधित्व (multi-representational) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो वोक्सेल-स्तरीय PET इमेजिंग विशेषताओं को क्षेत्र-स्तरीय परिमाणीकरण (region-level quantification) के साथ एकीकृत करता है ताकि एकल-विशेषता वाले मॉडलों और मानक नैदानिक आकलनों की तुलना में संज्ञानात्मक गिरावट का पता लगाने की संवेदनशीलता और सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Lee, Y., Kim, S., Kim, S., Kang, Y., Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,2026-01-28

🧠 neurology

Telemedical communication patterns in myasthenia gravis in a remote monitoring study

मायस्थेनिया ग्रेविस के 45 रोगियों के एक रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल में, एक मोबाइल ऐप के माध्यम से टेलीमेडिकल मॉनिटरिंग ने विशेषज्ञ की कथित सुलभता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया और चिकित्सा एवं तकनीकी मुद्दों के संबंध में बार-बार, समय पर संचार को सुगम बनाया, जो इस दुर्लभ बीमारी के प्रबंधन में दूरस्थ सलाह की मांग को पूरा करने के लिए ऐसे समाधानों की क्षमता को रेखांकित करता है।

Herdick, M. L., Lehnerer, S., Moench, M., Gerischer, L., Legg, D., Meisel, A., Sun, H., Narayanaswami, P., Stein, M.2026-01-22

🧠 neurology

In vivo Assessment of Brain Microstructure in Patients with Huntington's Disease Using Quantitative MRI

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मात्रात्मक मल्टीपैरामेट्रिक एमआरआई (MPM) प्रभावी रूप से चरण-विशिष्ट सूक्ष्म संरचनात्मक परिवर्तनों, जैसे कि प्रीमेनिफेस्ट में प्रारंभिक डिमाइलिनेशन और मेनिफेस्ट हंटिंगटन रोग में व्यापक न्यूरोनल हानि, का पता लगाता है, जो MPM को न्यूरोडिजनरेशन को ट्रैक करने और नैदानिक गंभीरता के साथ सह-संबंध स्थापित करने के लिए एक मूल्यवान गैर-आक्रामक बायोमार्कर के रूप में स्थापित करता है।

Pokotylo, M. M., Assmann, J.-L., Koedderitzsch Mertins, M. G., Henkel, J., Uter, J., van Well, L., Muenchau, A., Loens (…)2026-01-21

🧠 neurology

ATN Classification and Machine-Learned Plasma Biomarker Phenotypes Reveal Distinct Alzheimer's Pathology in a Population-Based Cohort

एक बड़े जनसंख्या-आधारित कोहोर्ट में, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि सिद्धांत-आधारित ATN वर्गीकरण और डेटा-संचालित मशीन लर्निंग फेनोटाइप केवल मामूली सामंजस्य दिखाते हैं—जो मुख्य रूप से साझा अमाइलॉइड, ताऊ और न्यूरोडिजेनरेशन बायोमार्कर के बजाय GFAP द्वारा संचालित है—दोनों ढांचे प्रभावी रूप से अनुदैर्ध्य संज्ञानात्मक गिरावट की भविष्यवाणी करते हैं, जो यह सुझाव देता है कि इन पूरक दृष्टिकोणों को एकीकृत करना अल्जाइमर की पैथोलॉजी का अधिक व्यापक लक्षण वर्णन प्रदान करता है।

Chea, E. F.2026-01-15

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