医学 AI

PreSight: Preoperative Outcome Prediction for Parkinson's Disease via Region-Prior Morphometry and Patient-Specific Weighting

PreSight：通过区域先验形态学和患者特异性加权进行帕金森病术前预后预测

Yand Wang, Chen Zhang, Lanyun Zhu, Yixin Chen, Qunbo Wang, Yutong Bai, Jurgen Germann, Yinghong Wen, Shuai Shao

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Institute of Medical Technology, Peking University（北京大学医学技术研究院） ； Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University（北京天坛医院） ； University Health Network, University of Toronto（多伦多大学健康网络） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州研究院） 纠错

专题命中 临床大模型 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PreSight通过结合临床先验与区域自适应形态学，实现帕金森病术前预后预测，提升术后运动改善预测的准确性和临床实用性。

A Diffusion-Driven Fine-Grained Nodule Synthesis Framework for Enhanced Lung Nodule Detection from Chest Radiographs

一种基于扩散的细粒度结节合成框架，用于增强胸部X光片上结节检测

Aryan Goyal, Shreshtha Singh, Ashish Mittal, Manoj Tadepalli, Piyush Kumar, Preetham Putha

机构 * Indian Institute of Technology, Bombay（印度理工学院，孟买） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种基于扩散的细粒度结节合成框架，通过低秩适应适配器实现对结节特征的精确控制，提升了胸部X光片上结节检测的性能。

Comments Accepted at MIDL 2026 (Poster). Published on OpenReview on February 14, 2026. Proceedings version pending. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=7DL7cu8Ui8

The Value Sensitivity Gap: How Clinical Large Language Models Respond to Patient Preference Statements in Shared Decision-Making

价值敏感度缺口：临床大语言模型在共享决策中的患者偏好响应

Sanjay Basu

机构 * Waymark ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） 纠错

专题命中 临床大模型 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了临床大语言模型在共享决策中对患者偏好声明的响应，发现不同模型在价值敏感度和一致性上存在差异，通过实验验证了模型对患者价值的识别能力。

Comments 38 pages, 4 figures, supplementary appendix included

A Framework for Transparent Reporting of Data Quality Analysis Across the Clinical Electronic Health Record Data Lifecycle

面向临床电子健康记录数据生命周期的数据质量分析透明报告框架

Melinda Wassell, Kerryn Butler-Henderson, Karin Verspoor

专题命中 临床大模型 ：clinical AI(abstract)

AI总结 本研究提出一个框架，用于在临床电子健康记录数据生命周期中透明报告数据质量评估，以提高数据再利用的透明性和可靠性。

Comments 6 pages, 1 figure. Submitted to IoS Press, Studies in Health Technology and Informatics as conference proceedings for AIDH Health Innovation Community Conference Ethics Approval: Royal Melbourne Institute of Technology #26603

MED-COPILOT: A Medical Assistant Powered by GraphRAG and Similar Patient Case Retrieval

MED-COPILOT：一种基于图RAG和相似患者案例检索的医疗助手

Shuheng Chen, Namratha Patil, Haonan Pan, Angel Hsing-Chi Hwang, Yao Du, Ruishan Liu, Jieyu Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)

AI总结 MED-COPILOT通过结合图RAG和相似患者案例检索，提升临床决策支持系统的证据整合与推理准确性。

From Generative Modeling to Clinical Classification: A GPT-Based Architecture for EHR Notes

从生成建模到临床分类：一种基于GPT的架构用于电子健康记录笔记

Fariba Afrin Irany, Sampson Akwafuo

专题命中 临床大模型 ：radiology(abstract)

AI总结 本文提出一种基于GPT的架构，通过选择性微调预训练模型，实现高效且有效的临床文本分类，适用于电子健康记录数据。

Comments This submission is a full-length research manuscript consisting of 37 pages and 15 figures. The paper presents a GPT-based architecture with selective fine-tuning for clinical text classification, including detailed architectural diagrams, learning curves, and evaluation figures such as ROC curves and confusion matrices