医学 AI

A Hybrid AI and Rule-Based Decision Support System for Disease Diagnosis and Management Using Labs

一种结合人工智能与规则的决策支持系统用于疾病诊断与管理

Muhammad Hammad Maqsood, Mubashir Sajid, Khubaib Ahmed, Muhammad Usamah Shahid, Muddassar Farooq

机构 * CureMD Research（CureMD研究） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种融合AI预测模型与医学知识库的临床决策支持系统，利用实验室数据推断可能诊断并建议进一步检查，通过规则和数据驱动预测结合，为医生提供诊断支持，减少误诊。

MultiTask Learning AI system to assist BCC diagnosis with dual explanation

多任务学习AI系统辅助BCC诊断的双解释

Iván Matas, Carmen Serrano, Francisca Silva, Amalia Serrano, Tomás Toledo-Pastrana, Begoña Acha

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本文提出一种多任务学习AI系统，用于从皮肤镜图像中检测基底细胞癌，结合皮肤科医生的诊断标准和Grad-CAM解释，实现高准确率和透明性。

Comments 23 pages, 4 figures, 5 tables, under review in Scientific Reports

Scalable Text-Embedding-informed Cognitive Diagnosis of Large Language Models

可扩展的基于文本嵌入的认知诊断用于大语言模型

Jia Liu, Zhiyu Xu, Yuqi Gu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出将心理测量学中的认知诊断模型(CDM)适应于大语言模型评估，通过多维离散能力配置文件实现细粒度诊断，并利用文本嵌入信息构建先验，提高高维估计的稳定性。

Comments 34 pages of main text, 12 pages of appendix, 7 figures

Do Mixed-Vendor Multi-Agent LLMs Improve Clinical Diagnosis?

多供应商多智能体大语言模型是否能改善临床诊断？

Grace Chang Yuan, Xiaoman Zhang, Sung Eun Kim, Pranav Rajpurkar

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文研究了多供应商多智能体系统在临床诊断中的表现，发现混合供应商配置在召回率和准确性上优于单一供应商配置，揭示了供应商多样性对诊断系统鲁棒性的重要性。

Comments Accepted as Oral at the EACL 2026 Workshop on Healthcare and Language Learning (HeaLing)

Accounting for Heavy Censoring in Evaluating the Risk Stratification Abilities of Existing Models for Time to Diagnosis of Huntington Disease

在评估现有模型对亨廷顿病诊断时间的风险分层能力时考虑重删

Kyle F. Grosser, Abigail G. Foes, Stellen Li, Vraj Parikh, Tanya P. Garcia, Sarah C. Lotspeich

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文探讨了现有模型在亨廷顿病诊断时间预测中的性能，通过外部验证和适当的删失指标比较，发现MRS模型在考虑更多协变量后表现最佳，但PIN模型在更少变量下同样有效。

Comments 16 pages, 4 tables, 2 figures

TheraAgent: Multi-Agent Framework with Self-Evolving Memory and Evidence-Calibrated Reasoning for PET Theranostics

TheraAgent：具有自我进化记忆和证据校准推理的多智能体框架用于PET治疗诊断

Zhihao Chen, Jiahui Wang, Yizhou Chen, Xiaozhong Ji, Xiaobin Hu, Jimin Hong, Wolfram Andreas Bosbach, Axel Rominger, Ali Afshar-Oromieh, Hongming Shan, Kuangyu Shi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 TheraAgent通过自我进化记忆和证据校准推理，解决PET治疗诊断中数据稀缺、信息异构和证据推理的问题，实现75.7%的准确率。

EchoLVFM: One-Step Video Generation via Latent Flow Matching for Echocardiogram Synthesis

EchoLVFM: 通过潜在流匹配实现单步视频生成用于超声心动图合成

Emmanuel Oladokun, Sarina Thomas, Jurica Šprem, Vicente Grau

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出EchoLVFM框架，通过潜在空间单步生成可控的超声心动图视频，提升效率并保持视觉质量，实验证明其在单帧条件下的视频质量与专家判断准确率。

Comments Submitted to MICCAI 2026; Under Review

A prospective clinical feasibility study of a conversational diagnostic AI in an ambulatory primary care clinic

前瞻性临床可行性研究：一种对话式诊断AI在门诊初级保健诊所中的应用

Peter Brodeur, Jacob M. Koshy, Anil Palepu, Khaled Saab, Ava Homiar, Roma Ruparel, Charles Wu, Ryutaro Tanno, Joseph Xu, Amy Wang, David Stutz, Wei-Hung Weng, Hannah M. Ferrera, David Barrett, Lindsey Crowley, Jihyeon Lee, Spencer E. Rittner, Ellery Wulczyn, Selena K. Zhang, Elahe Vedadi, Christine G. Kohn, Kavita Kulkarni, Vinay Kadiyala, Sara Mahdavi, Wendy Du, Jessica M. Williams, David Feinbloom, Renee Wong, Tao Tu, Petar Sirkovic, Alessio Orlandi, Christopher Semturs, Yun Liu, Juraj Gottweis, Dale R. Webster, Joëlle Barral, Katherine Chou, Pushmeet Kohli, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, James Manyika, Rob Fields, Jonathan X. Li, Marc L. Cohen, Vivek Natarajan, Mike Schaekermann, Alan Karthikesalingam, Adam Rodman

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨了基于大语言模型的对话式AI在真实临床环境中的可行性，评估了其安全性、质量和临床推理能力，并展示了AI在初级保健中的初步应用效果。

Eliciting Chain-of-Thought Reasoning for Time Series Analysis using Reinforcement Learning

通过强化学习激发时间序列分析的链式推理

Felix Parker, Nimeesha Chan, Chi Zhang, Kimia Ghobadi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出COUNTS框架，通过强化学习训练LLM进行时间序列任务的链式推理，提升复杂时间数据处理能力。

Every Error has Its Magnitude: Asymmetric Mistake Severity Training for Multiclass Multiple Instance Learning

每种错误都有其严重性：面向多类多实例学习的不对称错误严重性训练

Sungrae Hong, Jiwon Jeong, Jisu Shin, Donghee Han, Sol Lee, Kyungeun Kim, Mun Yong Yi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Seegene Medical Foundation（Seegene医疗基金会） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种考虑错误严重性的训练策略，通过层次结构优化和概率对齐提升多类多实例学习的诊断准确性，减少临床关键错误。

Comments Accepted by CVPR 2026

LUMINA: Laplacian-Unifying Mechanism for Interpretable Neurodevelopmental Analysis via Quad-Stream GCN

LUMINA：基于拉普拉斯统一机制的可解释神经发育分析四流图卷积网络

Minkyung Cha, Jooyoung Bae, Jaewon Jung, Ping Shu Ho, Ka Chun Cheung, Namjoon Kim

机构 * Seoul National University, Seoul, Republic of Korea（首尔国立大学，韩国首尔） ； NVIDIA AI Technology Center HK, Hong Kong（NVIDIA香港人工智能技术中心，香港） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 LUMINA通过四流图卷积网络和双频谱图拉普拉斯过滤机制，提升fMRI数据中神经连接动态的可解释性，在ADHD和ASD诊断中表现优异。

Learning to Repair Lean Proofs from Compiler Feedback

从编译器反馈中学习修复Lean证明

Evan Wang, Simon Chess, Daniel Lee, Siyuan Ge, Ajit Mallavarapu, Jarod Alper, Vasily Ilin

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了将Lean证明修复作为监督学习问题，提出APRIL数据集，通过系统生成的证明错误与编译器诊断配对，提升修复准确性和反馈条件推理能力。

Comments 15 pages, 6 figures

Journal ref ICLR VerifAI Workshop, 2026

Multi-Condition Digital Twin Calibration for Axial Piston Pumps : Compound Fault Simulation

多条件数字孪生校准用于轴向柱塞泵：复合故障仿真

Chang Dong, Jianfeng Tao, Chengliang Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出一种多条件物理-数据耦合数字孪生校准框架，用于解决轴向柱塞泵出口流量振荡的基本不确定性，通过虚拟高频流量传感、代理模型辅助校准和多目标逆瞬态分析，实现高保真故障生成能力，提升复杂液压系统预测性维护。

Comments More content will be added; this paper will be updated in 1-3 months

Reason2Decide: Rationale-Driven Multi-Task Learning

Reason2Decide: 基于理由的多任务学习

H M Quamran Hasan, Housam Khalifa Bashier, Jiayi Dai, Mi-Young Kim, Randy Goebel

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出Reason2Decide框架，通过两阶段训练解决自理据问题，提升预测准确性和解释一致性，在医疗数据集上优于基线模型，且模型规模更小。

Comments Uploaded the camera-version of the paper accepted to LREC 2026

Towards Efficient Medical Reasoning with Minimal Fine-Tuning Data

面向最少微调数据的高效医疗推理

Xinlin Zhuang, Feilong Tang, Haolin Yang, Xiwei Liu, Ming Hu, Huifa Li, Haochen Xue, Junjun He, Zongyuan Ge, Yichen Li, Ying Qian, Imran Razzak

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出DIQ数据选择策略，通过平衡难度与梯度影响，提升医疗推理效率，实验证明仅用1%数据即可达到全数据表现，10%数据优于基线方法。

Comments Accepted by CVPR 2026

Quantum electrometry in a silicon carbide power device

硅碳功率器件中的量子电度计

Yuichi Yamazaki, Akira Kiyoi, Naoyuki Kawabata, Yuki Watanabe, Ryosuke Akashi, Shunsuke Daimon, Nobumasa Miyawaki, Yu-ichiro Matsushita, Makoto Kohda, Takeshi Ohshima

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出利用硅碳中硅空位检测高偏压器件中的电场分布，展示了其在不同方向电场检测中的独特响应能力，实现了高分辨率电场映射。

Crossover Frequency as a Model-Independent Viscoelastic Constant for Soft Tissue Biomechanics

穿越频率作为软组织生物力学的无模型粘弹性常数

Laura Ruhland, Jing Guo, Ingolf Sack, Kai Willner

专题命中 诊断辅助 ：pathology(abstract)

AI总结 本文提出穿越频率作为软组织粘弹性特性描述的无模型常数，通过实验验证其在不同组织中的区分能力，提升弹性成像研究的可比性。