医学 AI

Evaluating GPT-5 as a Multimodal Clinical Reasoner: A Landscape Commentary

评估GPT-5作为多模态临床推理者的有效性：领域评论

Alexandru Florea, Shansong Wang, Mingzhe Hu, Qiang Li, Zach Eidex, Luke del Balzo, Mojtaba Safari, Xiaofeng Yang

机构 * Department of Radiation Oncology, Winship Cancer Institute, Emory University School of Medicine（放射肿瘤科，Winship癌症研究所，埃默里大学医学院） ； Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology（生物医学工程系，佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文评估GPT-5在多模态临床推理中的表现，发现其在文本推理和部分视觉问答任务中优于GPT-4o，但在神经放射学和乳腺摄影等专业领域仍显不足。

Structure Observation Driven Image-Text Contrastive Learning for Computed Tomography Report Generation

基于结构观测的图像-文本对比学习用于CT报告生成

Hong Liu, Dong Wei, Qiong Peng, Yawen Huang, Xian Wu, Yefeng Zheng, Liansheng Wang

机构 * School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China（厦门大学信息学院） ； National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学健康医学数据科学研究院） ； Jarvis Research Center, Tencent YouTu Lab, Shenzhen, China（腾讯YouTu实验室 Jarvis研究部） ； Medical Artificial Intelligence Laboratory, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学医学人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于结构观测的图像-文本对比学习框架，用于提升CT报告生成的临床效率和准确性。

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