📄 Category

health informatics

256 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.

📄 gezondheidsinformatica

Development and Cross-Database External Validation of 24-Hour Landmark Models for ICU Mortality After Intracerebral Hemorrhage: Incremental Value of Routine Coagulation Markers

Deze studie ontwikkelde en valideerde extern 24-uurs IC-sterftevoorspellingsmodellen voor intracerebrale bloedingen, waarbij werd vastgesteld dat hoewel multivariabele modellen eenvoudige klinische benchmarks overtroffen, routinematige coagulatiemarkers geen duidelijk ondersteunde incrementele voorspellende waarde boden bovenop standaard klinische en fysiologische gegevens.

Pathak, S., Si, Y., Sanjaya, J., Haghi, M., Kudrot, N. T., Placencia, G., Alaei, K., Pishgar, M.2026-10-13
📄 gezondheidsinformatica

WHITE-Net : White matter HyperIntensities Tissue Extraction using deep learning Network

Het artikel introduceert WHITE-Net, een robuust en schaalbaar op 3D ResUNet gebaseerd deep learning-framework dat getraind is op diverse multisite MRI-data en dat een nauwkeurige, generaliseerbare en snelle automatische segmentatie van witte stof hyperintensiteiten bereikt zonder dat parameterafstemming vereist is.

Cathala, C., Roduit, V., Carneiro, F., Heffernan, M., Vanderbecq, Q., Colliot, O., Kherif, F., Thiran, J.-P., Bussy, A. (…)2026-10-12
📄 gezondheidsinformatica

Machine Learning-Supported Efficient VTE Risk Assessment using Routinely Collected Electronic Health Record Data

Deze studie toont aan dat machine learning-modellen die gebruikmaken van routinematig verzamelde gegevens uit elektronische patiëntendossiers effectief kunnen ondersteunen bij de realtime beoordeling van het risico op veneuze trombo-embolie met een klinische validiteit die vergelijkbaar is met door clinici vastgestelde factoren, wat een levensvatbare oplossing biedt om de documentatielast te verminderen terwijl de patiëntveiligheid behouden blijft.

Li, Z., Yagis, E., Riad, A., Windrath-Carr, O., Arribas, M., Sodiq, T., Goldsmith, K., Glampson, B., Flott, K., Haji, G. (…)2026-10-09
📄 gezondheidsinformatica

Evidence-processing errors and their correction in an LLM-assisted systematic review: a retrospective methodological case study

Deze retrospectieve methodologische casestudy onderzoekt hoe gedocumenteerde fouten in de bewijsvoeringverwerking een door een LLM ondersteunde systematische review beïnvloedden, waarbij wordt aangetoond dat een controleerbare workflow de detectie en correctie van fouten succesvol koppelde aan de gepubliceerde resultaten, terwijl tegelijkertijd operationele regels werden geboden voor toekomstige reviewteams.

Yin, C., Jing, Z., Zhang, Z.2026-10-08
📄 gezondheidsinformatica

Sense and Sensibility: Sensible Quality Control and Data Decision-Making in Passive Sensing Data for Adolescent Substance Use Risk Prediction

Dit artikel biedt principiële aanbevelingen voor het voorbewerken van passieve sensordata van smartphones en wearables om de voorspelling van het risico op middelengebruik bij adolescenten te verbeteren, waarbij de ABCD Study wordt gebruikt om te illustreren hoe strikte kwaliteitscontrole van gegevens en transparante feature engineering uitdagingen zoals het afhandelen van uitschieters, verschillen tussen platforms en protocolafwijkingen kunnen aanpakken.

Hong, A., Diaz, J. L., Kennedy, T. M., Wang, F. L.2026-10-08
📄 gezondheidsinformatica

A world model simulates the latent dynamics of human health

Het artikel introduceert HealthFlux, een pan-modaal wereldmodel dat de latente dynamiek van de menselijke gezondheid leert door diverse multimodale data te integreren om een verenigde gezondheidstoestand continu bij te werken, wat zeer nauwkeurige langetermijnvoorspellingen van ziekten en mortaliteit mogelijk maakt terwijl het virtuele klinische studies ondersteunt.

Wang, Z., Zhang, O., Wang, J., Jiang, Y., Ma, Z. C., Guo, M., Al Dajani, S., Eames, A., Moldakozhayev, A., Poganik, J. R (…)2026-10-07
📄 gezondheidsinformatica

Validation of a two-stage automated screening pipeline for medical systematic reviews: a stratified concordance study with three independent human reviewers, using PABAK and Gwet's AC1

Deze studie valideert het vermogen van een tweestaps automatische screeningspipeline om een perfecte concordantie te bereiken met menselijke beoordelaars voor het automatisch uitsluiten van records in systematische reviews, terwijl wordt aangetoond dat het systeem er niet in slaagt om inclusiebeslissingen betrouwbaar te identificeren vanwege een lage interbeoordelaarsovereenstemming onder mensen en een slechte machineprestatie op de resterende onzekere gevallen.

Pirani, E., Costazza, D., Berti, P. P.2026-10-07
📄 gezondheidsinformatica

Multi-model LLM assessment of Quality Control Circle methodological quality: a designed-anchor reliability study

Deze studie toont aan dat een panel van meerdere grote taalmodellen betrouwbaar en consistent de methodologische kwaliteit van Quality Control Circle-rapporten kan beoordelen, waarbij een sterke onderlinge overeenstemming tussen de modellen wordt bereikt en zij, vergeleken met op trefwoorden gebaseerde methoden, effectief geplante methodologische zwakheden detecteren.

LIn, H., Lyu, J.2026-10-02
📄 gezondheidsinformatica

Interoperability of standardised electronic healthcare records facilitates transfer learning of clinical language models

Deze studie toont aan dat het standaardiseren van elektronische patiëntendossiers naar het OMOP common data model effectief het transfer learning van klinische taalmodellen over diverse Britse datasets mogelijk maakt, waarbij een hoge voorspellende prestatie voor spoedige ziekenhuisheropname wordt bereikt ondanks demografische verschillen en beperkingen in de vocabulaire.

Remfry, E., Henkin, R.2026-09-30
📄 gezondheidsinformatica

What Embedding-Based Guideline-Literature Drift Measures (and What It Doesn't): A Proof-of-Concept and Mechanistic Dissection of TIDE in Orthopedic Surgery

Deze proof-of-concept studie introduceert en valideert TIDE, een op embeddings gebaseerde metriek die succesvol de temporele uitlijning tussen orthopedische richtlijnen en de evoluerende literatuur volgt door divergerende, convergerende en stabiele trajecten te onderscheiden, terwijl het verduidelijkt dat de maatstaf topische verschuivingen weerspiegelt in plaats van de bewijsvoeringrichting.

Grames, C., Zakarian, P., Franquemont, C., Cabrera, A., Elsissy, J.2026-09-29