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Machine Learning and Explainable AI for Multi-State Classification of Malaria Transmission Dynamics in Kenya
本研究开发并验证了一个基于极端梯度提升的可解释机器学习框架，用于准确分类2015年至2025年肯尼亚47个县的疟疾传播状态，证明整合流行病学与环境数据可有效支持针对性监测与资源分配。
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184 篇论文
健康信息学正以前所未有的速度重塑现代医疗，它不再仅仅是电子病历的数字化，而是利用数据科学挖掘海量健康信息，以优化诊疗决策、提升公共卫生响应效率。这一领域架起了临床医学与计算技术之间的桥梁，让原本沉睡的数据转化为挽救生命的洞察。
在 Gist.Science，我们专注于从 medRxiv 预印本服务器中实时追踪该领域的最新研究。我们处理每一份新发布的论文，不仅提供详尽的技术解读，更将其核心发现转化为通俗易懂的中文摘要，确保无论是专业人士还是普通公众都能轻松理解这些前沿突破。
以下为您呈现健康信息学领域的最新论文列表，带您第一时间探索数据驱动医疗的未来。
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MISP-Bench: Decomposing User-Provided False Priors into Answer, Rationale, and Guard Effects
本文介绍了 MISP-Bench，这是一个大规模因子基准测试，用于评估开放权重语言模型在临床和教育情境中对用户提供的错误先验信息的响应，结果表明：结合答案与推理的攻击造成的损害呈次加性，与任意干扰项相比，针对性干扰项显著增加了奉承倾向，而特定的安全防御策略（如来源独立性和显式覆盖）能有效降低各类模型对错误信息的易感性。
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Unmeasured but Not Unbiased: The Missingness Demographic Leakage Audit (MDLA) for Calibration-Aware Fairness Evaluation in Critical Care Mortality Prediction
本文介绍了缺失人口统计泄露审计（MDLA），这是一个可复现的框架，它揭示了重症监护死亡率模型中临床数据缺失的模式如何充当微妙且未测量的代理变量，从而需要将缺失感知审计和校准感知评估整合到临床人工智能验证流程中。
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Disease Risk Prediction Using Structured EHR Data: Can Generalist Large Language Models Match Specialized Clinical Foundation Models? A Comparative Evaluation with Fine-Tuning
这项对比评估表明，尽管经过微调的通用大语言模型在结构化电子健康记录疾病风险预测任务上通常表现不如专用临床基础模型，但结合轻量级分类器的由大语言模型生成的嵌入表示，却能在 AUROC 和 AUPRC 两项指标上实现更优的性能。
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Protocol for the REVELIO test-track pilot study: a randomised, controlled, single-centre trial in healthy recreational cannabis users investigating real-time in-vehicle detection of cannabis-impaired driving
REVELIO 协议概述了一项在封闭测试赛道上开展的随机对照试点研究，旨在通过关联受控 THC 给药后的车辆、驾驶员及生物数据，评估一种多模态车载系统在健康娱乐性使用者中检测大麻致驾驶受损的可行性。
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AERO: An AI Agent for Adaptive Eligibility Refinement and Optimization of Clinical Trial Criteria in Real-World Trial Emulation
本文介绍了AERO，这是一个人工智能代理框架，它利用大语言模型对临床试验的纳入标准进行系统分类与优化，以实现对真实世界数据的模拟，正如在WARCEF试验模拟中所证明的那样，该方法提高了治疗效果估计的普遍性和准确性。
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Integrating Group and Individual Fairness Auditing in Clinical AI: A Post-Hoc, Model-Agnostic Approach
本文介绍了 EquiLense，这是一种实用、事后且与模型无关的审计工具，它通过利用一种名为“平均预测概率差异”（MPPD）的新颖指标来识别不同人口群体间的系统性预测不一致性，从而弥合临床人工智能中群体公平性与个体公平性评估之间的鸿沟。
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MedAdhereAI: An Interpretable Machine Learning Pipeline for Predicting Medication Non-Adherence in Chronic Disease Patients Using Real-World Refill Data
本文介绍了 MedAdhereAI，这是一个利用真实世界处方续方数据，通过可解释机器学习模型（如逻辑回归和随机森林）来预测慢性病患者用药依从性风险的决策支持工具。
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MIMIC-IV-Phenotype-Atlas (MIPA) : A Publicly Available Dataset for EHR Phenotyping
本文介绍了 MIMIC-IV 表型图谱（MIPA），这是首个公开可用的电子健康记录（EHR）表型基准数据集，它通过提供专家标注的 16 种疾病表型数据及标准化处理流程，解决了该领域缺乏统一基准的问题，并验证了大语言模型在复杂临床表型识别任务中的优越性能。
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Stakeholder perspectives on the use of enhanced mobile phone capabilities for public health surveillance for non-communicable disease risk factors: A qualitative study
这项针对乌干达利益相关者的定性研究表明，虽然基于增强型手机功能的工具能有效提升低收入地区非传染性疾病风险因素的数据收集效率，但其成功部署必须优先解决知情同意、隐私保护、数据所有权及数字鸿沟等关键伦理、法律和社会挑战。