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193 artigos

Experimental multi-center validation of a radiomics-based photonic quantum precision medicine architecture for lesion-level prediction of anti-PD-1 response in non-small cell lung cancer

Este estudo valida, em um ambiente multicêntrico, que uma arquitetura de aprendizado de máquina quântico fotônico, treinada com um espaço de características reduzido e baseado em evidências, supera ou iguala modelos clássicos na previsão da resposta à imunoterapia anti-PD-1 em pacientes com câncer de pulmão de não pequenas células, demonstrando o potencial teórico dessas tecnologias para a medicina de precisão.

Olgiati, S., Santona, F., Meloni, D. + 5 more2026-03-11📄 health informatics

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. + 3 more2026-03-11📄 health informatics

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. + 7 more2026-03-11📄 health informatics

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. + 2 more2026-03-11📄 health informatics

Evaluating linkage approaches for address-level socioenvironmental exposure assessment

O estudo demonstra que, embora a correspondência difusa de endereços atinja 100% de precisão na vinculação de dados parcelares, os métodos de geocodificação baseados em pontos e faixas de rua apresentam desempenho inferior, especialmente em áreas de alta densidade e privação material, o que destaca a necessidade de abordagens padronizadas para evitar viés na avaliação de exposições socioambientais.

Hartlage, C. S., Manning, E. R., Brokamp, C.2026-03-10📄 health informatics

PrivateBoost: Privacy-Preserving Federated Gradient Boosting for Cross-Device Medical Data

O artigo apresenta o PrivateBoost, um sistema de aprendizado federado baseado em gradientes que utiliza compartilhamento secreto de Shamir e agregação anônima para permitir a construção de modelos de XGBoost em dispositivos móveis médicos com dados extremamente escassos, garantindo privacidade sem comunicação direta entre clientes e mantendo alta precisão mesmo com altas taxas de abandono.

Specht, B., Garbaya, S., Ermis, O. + 4 more2026-03-10📄 health informatics

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. + 13 more2026-03-10📄 health informatics

Measurement strategy alters inferred age-dependent accumulation and mortality risk of mosaic Y loss

Este estudo demonstra que a escolha da estratégia de medição (baseada em intensidade ou fase) para quantificar a perda mosaica do cromossomo Y altera significativamente a estimativa da sua acumulação relacionada à idade, os limiares de risco de mortalidade e a prevalência populacional, revelando que abordagens baseadas em fase identificam riscos clínicos em cargas mais baixas e expandem substancialmente a proporção de indivíduos classificados como afetados.

Ware, A., Weyrich, M., Fatima, S. + 12 more2026-03-10📄 health informatics

Machine Unlearning for GDPR Right-to-Erasure in Antimicrobial Resistance Prediction Models

Este estudo demonstra que a abordagem de treinamento SISA oferece uma solução eficiente e escalável para o direito ao apagamento do GDPR em modelos de previsão de resistência antimicrobiana, reduzindo significativamente o tempo e o custo computacional de exclusão de dados em comparação com o retreinamento completo, sem comprometer a precisão clínica.

Saniya, S., Khan, A. A.2026-03-10📄 health informatics

More Signal vs. More Noise - Comparing Full Text and Abstract as Inputs for Large Language Model-based Classification of Oncology Trial Eligibility Criteria

O estudo demonstra que, para a classificação de critérios de elegibilidade de ensaios clínicos oncológicos por modelos de linguagem, o uso de artigos completos supera o uso de resumos, pois o ganho de informação adicional compensa o ruído introduzido pelo texto extenso, resultando em maior precisão na identificação de pacientes com doença localizada.

Weyrich, J., Dennstaedt, F., Foerster, R. + 4 more2026-03-10📄 health informatics

Accelerating Exploratory Clinical Research: An LLM-Powered Framework for Cross-Study Data Harmonization and Natural Language Querying

Este artigo apresenta um framework baseado em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) que automatiza a harmonização de dados de ensaios clínicos no formato SDTM e permite consultas em linguagem natural, superando barreiras de interoperabilidade para acelerar a geração de evidências e a análise exploratória na pesquisa clínica.

Garg, A., Sett, A., Baumann, B. + 4 more2026-03-09📄 health informatics

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. + 1 more2026-03-09📄 health informatics

Predictors of COVID-19 hospital outcomes: a machine learning analysis of the National COVID Cohort Collaborative

Este estudo utilizou dados do N3C para avaliar modelos de aprendizado de máquina na previsão de desfechos hospitalares de COVID-19, concluindo que, embora as características estruturadas dos registros eletrônicos ofereçam utilidade moderada para estratificação de risco de mortalidade, elas são insuficientes para prever o tempo de internação e que o uso de SMOTE para lidar com desequilíbrio de classes impõe uma compensação crítica entre discriminação e calibração.

Vazquez, J., Taylor, L., Chen, Y.-Y. K. + 5 more2026-03-09📄 health informatics

Extracting patient reported cannabis use and reasons for use from electronic health records: a benchmarking study of large language models

Este estudo de benchmarking demonstra que é viável extrair com alta precisão o status e os motivos do uso de cannabis de registros eletrônicos de saúde de pacientes com doenças reumáticas autoimunes, utilizando uma combinação de modelos de linguagem clínica ajustados e classificadores baseados em grandes modelos de linguagem.

Wang, Y., Bozkurt, S., Le, N. + 6 more2026-03-09📄 health informatics