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health informatics

256 artigos

A Saúde Informática une dados, tecnologia e cuidados médicos para transformar como entendemos e gerenciamos a saúde. Este campo explora desde o uso de registros eletrônicos até a inteligência artificial aplicada a diagnósticos, sempre com o objetivo de melhorar a qualidade do atendimento e a eficiência dos sistemas de saúde.

No Gist.Science, acompanhamos de perto os avanços mais recentes trazidos pelo medRxiv. Processamos cada novo pré-publicação nesta categoria, oferecendo tanto resumos técnicos detalhados quanto explicações em linguagem simples para tornar a ciência acessível a todos. Abaixo, você encontrará os últimos estudos publicados em Saúde Informática.

📄 informática em saúde

Comparative Evaluation of Logistic Regression and Gradient Boosting Models for Influenza Outbreak Early-Warning Using U.S. CDC ILINet Surveillance Data (2010-2025)

Este estudo demonstrou que modelos de regressão logística e de boosting gradiente, treinados com dados de vigilância do CDC (2010-2017), alcançaram alta precisão na detecção de surtos de influenza nos EUA durante o período de teste de 2020-2025, validando a eficácia de abordagens de aprendizado de máquina para alertas precoces baseados em limiares epidemiológicos.

Onwuameze, C. N., Madu, V.2026-03-13
📄 informática em saúde

Self-Reported Side Effects of Semaglutide and Tirzepatide in Online Communities

Uma análise de mais de 410 mil posts no Reddit revelou que, embora sintomas gastrointestinais sejam predominantes entre os usuários que relatam efeitos colaterais de semaglutida e tirzepatida, surgem também sinais de preocupações não totalmente capturadas em ensaios clínicos, como irregularidades menstruais e alterações térmicas, destacando o valor das redes sociais para complementar a farmacovigilância tradicional.

Sehgal, N. K. R., Tronieri, J. S., Ungar, L., Guntuku, S. C.2026-03-13
📄 informática em saúde

Decoupling Reasoning and Reward: A Modular Approach for Stable Alignment of Small Clinical Language Models

Este trabalho propõe uma abordagem modular baseada em adaptadores LoRA que desacopla a supervisão do raciocínio do ajuste de recompensas em estágios separados, resolvendo instabilidades de treinamento e permitindo a alinhamento estável, auditável e preciso de modelos de linguagem clínicos de pequeno porte para ambientes com restrições de privacidade.

Bhattacharyya, K., Kamabattula, S.2026-03-13
📄 informática em saúde

The Orphanet Nomenclature and Classification of rare diseases: a standard terminology for improved patient recognition and data interoperability

Este artigo apresenta a Nomenclatura e Classificação de Orphanet como um sistema terminológico padronizado e interoperável que, ao mapear 6.527 doenças raras com códigos únicos e vinculações a recursos biomédicos globais, supera a sub-representação dessas condições nos sistemas médicos para melhorar o reconhecimento de pacientes, o intercâmbio de dados e a assistência à saúde.

Lucano, C., Lagorce, D., Olry, A., Ali, H., Lanneau, V., De Carvalho, M., Dilsizoglu Senol, A., Fructuoso, M., Gaillard (…)2026-03-12
📄 informática em saúde

The Risk Factors, Detection and Classification of Esophageal Cancer Using Ensemble Machine Learning Models

Este estudo desenvolveu um quadro robusto de aprendizado de máquina emsemble, utilizando um método de múltiplas sementes e seleção de características, que alcançou uma precisão de 98,3% na detecção precoce e classificação do câncer de esôfago na Etiópia, destacando fatores dietéticos e ambientais como preditores-chave e oferecendo uma solução eficaz para ambientes de saúde com recursos limitados.

Gaso, M. S., Mekuria, R. R., Cankurt, S., Deybasso, H. A., Abdo, A. A., Abbas, G. H.2026-03-11
📄 informática em saúde

Co-designing a virtual reality based mindfulness application to address diabetes distress using Artificial Intelligence-informed Experience-Based Co-Design (AI-EBCD): a feasibility study

Este estudo de viabilidade descreve o processo de co-design, informado por inteligência artificial, para desenvolver um aplicativo de realidade virtual de mindfulness personalizado destinado a reduzir o sofrimento relacionado ao diabetes, identificando preferências de design e funcionalidades essenciais para futuras implementações.

Ghosal, S., Zhang, M., Stanmore, E., Sturt, J., Bogosian, A., Woodcock, D., Milne, N., Mubita, W., Robert, G., O'Connor (…)2026-03-11
📄 informática em saúde

Regression vs. Medical LLMs: A Comprehensive Study for CVD and Mortality Risk Prediction

Este estudo compara técnicas de regressão tradicionais e modelos de linguagem médica (MedLLMs) na previsão de risco cardiovascular e mortalidade, demonstrando que, embora modelos pré-treinados de grande porte e técnicas de boosting alcancem desempenho competitivo (até 85% de AUROC), a calibração é essencial para corrigir a superestimação sistemática de mortalidade observada nos LLMs.

KOM SANDE, S. D., Skorski, M., Theobald, M., Schneider, J., Marz, W.2026-03-11
📄 informática em saúde

Variability in Automated Sepsis Case Detection: A Systematic Analysis of Implementation Methods in Clinical Data Repositories

Esta revisão sistemática demonstra que a heterogeneidade metodológica na implementação de critérios de detecção de sepse em bancos de dados clínicos gera taxas de identificação drasticamente diferentes, sublinhando a necessidade urgente de padronização nos relatórios e publicação de códigos fonte para garantir a reprodutibilidade da pesquisa.

Meyer-Eschenbach, F., Schmiedler, R., Stoephasius, J. v., Zhang, C., Kronfli, L., Frey, N., Naeher, A.-F., Ehret, J., No (…)2026-03-10
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Time-to-event modeling with multimodal clinical and genetic features improves risk stratification of liver complications in chronic hepatitis C

Este estudo desenvolveu e validou um modelo de sobrevivência multimodal e interpretável, integrando dados clínicos, genéticos e socioeconômicos do programa "All of Us", que aprimora significativamente a estratificação de risco de cirrose, carcinoma hepatocelular e mortalidade em pacientes com hepatite C crônica, superando a avaliação baseada apenas no estágio de fibrose.

Islam, H., Arian, A., Franses, J. W., Ahsan, H.2026-03-09