医学 AI

MedGPT-oss: Training a General-Purpose Vision-Language Model for Biomedicine

MedGPT-oss: 为生物医学训练一个通用的视觉-语言模型

Kai Zhang, Zhengqing Yuan, Cheng Peng, Songlin Zhao, Mengxian Lyu, Ziyi Chen, Yanfang Ye, Wei Liu, Ying Zhang, Kaleb E Smith, Lifang He, Lichao Sun, Yonghui Wu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Lehigh University（莱斯大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（圣母大学计算机科学与工程系） ； Department of Health Outcomes & Biomedical Informatics, University of Florida（佛罗里达大学健康结果与生物医学信息学系） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； Research Computing, University of Florida（佛罗里达大学研究计算中心） ； AI Technology Center, NVIDIA（NVIDIA人工智能技术中心） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：clinical AI(abstract)；pathology(abstract)；radiology(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 MEDGPT-oss是一款开放式权重的200亿参数视觉-语言模型，通过优化训练课程实现多模态和文本推理能力，适用于隐私保护的临床AI研究。

Comments Technical report, work in progress

U-VLM: Hierarchical Vision Language Modeling for Report Generation

U-VLM：用于报告生成的分层视觉语言模型

Pengcheng Shi, Minghui Zhang, Kehan Song, Jiaqi Liu, Yun Gu, Xinglin Zhang

机构 * Medical Image Insights Co. Ltd.（医疗影像洞察有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：CT(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 U-VLM通过分层视觉语言建模在CT-RATE和AbdomenAtlas 3.0上实现了最先进的报告生成性能，展示了精心设计的视觉编码器预训练的重要性。

Seeking Necessary and Sufficient Information from Multimodal Medical Data

从多模态医学数据中寻求必要和充分的信息

Boyu Chen, Weiye Bao, Junjie Liu, Michael Shen, Bo Peng, Paul Taylor, Zhu Li, Mengyue Yang

机构 * University College London, London, UK（伦敦大学学院） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国学院） ； Mingdu Tech, China（明都科技） ； University of Bristol, Bristol, UK（布里斯托大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过概率必要性和充分性学习多模态医学数据中的必要和充分特征，以提升模型性能和鲁棒性。

Comments 11 pages, 1 figure. Submitted to MICCAI 2026

Reason Like a Radiologist: Chain-of-Thought and Reinforcement Learning for Verifiable Report Generation

像放射科医生一样推理：用于可验证报告生成的推理链和强化学习

Peiyuan Jing, Kinhei Lee, Zhenxuan Zhang, Huichi Zhou, Zhengqing Yuan, Zhifan Gao, Lei Zhu, Giorgos Papanastasiou, Yingying Fang, Guang Yang

专题命中 医疗多模态 ：radiology(abstract)

AI总结 BoxMed-RL通过推理链和强化学习生成可验证的放射科报告，提升报告的准确性和可解释性。