📄 Category

health informatics

191 papers

In de wereld van de gezondheidszorg speelt informatiekunde een steeds grotere rol. Dit vakgebied verbindt medische data met geavanceerde technologie om diagnoses te versnellen, behandelingen te optimaliseren en publieke gezondheid te bewaken. Het gaat hierbij niet alleen om cijfers, maar om het begrijpelijk maken van complexe patronen die levens kunnen redden.

Op Gist.Science verzamelen we de nieuwste inzichten uit dit dynamische veld, direct afkomstig van medRxiv. Voor elk nieuw preprint in deze categorie verwerken wij de inhoud grondig en leveren we zowel een heldere samenvatting in gewone taal als een gedetailleerde technische analyse. Zo maken we de wetenschap toegankelijk voor iedereen, ongeacht hun achtergrond.

Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit de categorie Health Informatics, direct uit de medRxiv database.

📄 health informatics

Machine Learning Analysis of User Sentiments in Tinnitus Management Apps

Deze studie analyseerde ruim 342.000 gebruikersbeoordelingen van tinnitus-apps met een geavanceerd grafisch machine learning-model om te bepalen dat therapeutische functies over het algemeen positief worden ontvangen, terwijl aspecten als prijs, reclame en technische stabiliteit vaker negatief worden beoordeeld, waardoor ontwikkelaars en clinici waardevolle inzichten krijgen voor het verbeteren van digitale gezondheidszorg.

Yousaf, M. N., Anwar, M. N., Naveed, N., Haider, U.2026-02-22
📄 health informatics

Clinicians' Rationale for Editing Ambient AI-Drafted Clinical Notes: Persistent Challenges and Implications for Improvement

Deze studie, gebaseerd op interviews met 30 clinici, onthult dat redacties van door ambient AI gegenereerde medische notities voornamelijk noodzakelijk zijn om klinische nauwkeurigheid, juridische veiligheid en factureringseisen te waarborgen, en pleit voor gecoördineerde verbeteringen in modelbetrouwbaarheid, specialisatie-aanpassing en EHR-integratie om de samenwerking tussen mens en AI te versterken.

Guo, Y., Hu, D., Yang, Z., Chow, E., Tam, S., Perret, D., Pandita, D., Zheng, K.2026-02-22
📄 health informatics

Automation of Systematic Reviews with Large Language Models

Deze studie toont aan dat de door grote taalmodellen aangedreven workflow 'otto-SR' systematische reviews aanzienlijk kan versnellen door artikelselectie, data-extractie en beoordeling van risico op vertekening met hoge nauwkeurigheid te automatiseren, waardoor snellere en schaalbaardere bewijssynthese mogelijk wordt.

Cao, C., Arora, R., Cento, P., Budak, A., Manta, K., Farahani, E., Cecere, M., Selemon, A., Sang, J., Gong, L. X., Kloos (…)2026-02-18
📄 health informatics

Understanding Comorbidities in Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome: Could a Viral Infection Unmask the Disorder?

Op basis van gegevens van meer dan 19 miljoen patiënten in de VS toont dit onderzoek aan dat hypermobiele Ehlers-Danlos (hEDS) vaker voorkomt dan gedacht en dat patiënten met deze aandoening, vooral bij gelijktijdige klachten zoals POTS of chronische vermoeidheid, een verhoogd risico lopen op Long COVID, waarbij de infectie vaak de eerste diagnose van hEDS onthult.

Pearson, M. L., Laraway, B. J., Elias, E. R., Bilousova, G., Haendel, M. A.2026-02-17
📄 health informatics

Sino-US-DrugQA: A Benchmark for Evaluating Large Language Models in Cross-Jurisdictional Pharmaceutical Regulation

Deze studie introduceert Sino-US-DrugQA, een tweetalig benchmarkdataset met bijna 12.000 meerkeuzevragen voor het evalueren van grote taalmodellen op hun vermogen om farmaceutische regelgeving tussen de VS en China te vergelijken, waarbij wordt geconcludeerd dat hoewel deze modellen nuttig zijn voor monolinguale queries, ze aanzienlijke beperkingen vertonen bij complexe, grensoverschrijdende redenering.

Chen, Z., Fu, X., Lu, W.2026-02-17