科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-03-26 至 2026-03-26 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 病理影像 3 篇

2603.23799 2026-03-26 cs.LG cs.NA math.NA math.OC 79%

Resolving gradient pathology in physics-informed epidemiological models

在流行病学模型中解决梯度病态

Nickson Golooba, Woldegebriel Assefa Woldegerima

机构 * Disease-informed Modeling, Methods & Systems (DIMMS) Lab, Department of Mathematics and Statistics, York University, Toronto, Canada（疾病导向建模、方法与系统实验室，数学与统计学系，约克大学，多伦多，加拿大）

专题命中病理影像：pathology(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文提出冲突门控梯度缩放方法，用于解决物理信息神经网络中的梯度冲突问题，确保训练稳定高效，并在流行病学建模中提升参数估计性能。

Comments 16 pages, 4 figures. Submitted to Neural Networks

2603.23067 2026-03-26 cs.CV 57%

MLLM-HWSI: A Multimodal Large Language Model for Hierarchical Whole Slide Image Understanding

MLLM-HWSI: 一种用于分层全滑动图像理解的多模态大语言模型

Basit Alawode, Arif Mahmood, Muaz Khalifa Al-Radi, Shahad Albastaki, Asim Khan, Muhammad Bilal, Moshira Ali Abdalla, Mohammed Bennamoun, Sajid Javed

机构 * Department of Computer Science, Khalifa University of Science and Technology（卡利法科技大学计算机科学系）； Information Technology University（信息技术大学）； KAU（卡乌大学）； University of the Western Australia（西澳大学）

专题命中病理影像：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出MLLM-HWSI，一种分层全滑动图像级多模态大语言模型，通过四级尺度对齐视觉特征与病理语言，提升解释性证据接地推理能力，在六个CPath任务上取得新SOTA结果。

2603.21494 2026-03-26 cs.CL cs.MA 50%

Agentic Automation of BT-RADS Scoring: End-to-End Multi-Agent System for Standardized Brain Tumor Follow-up Assessment

脑肿瘤报告与数据系统自动化：端到端多智能体系统用于标准化脑肿瘤随访评估

Mohamed Sobhi Jabal, Jikai Zhang, Dominic LaBella, Jessica L. Houk, Dylan Zhang, Jeffrey D. Rudie, Kirti Magudia, Maciej A. Mazurowski, Evan Calabrese

专题命中病理影像：MRI(abstract)

AI总结本文提出一种端到端多智能体系统，结合大语言模型和卷积神经网络，用于自动化脑肿瘤BT-RADS评分，提高了与专家标准的一致性和准确性。

Comments 17 pages, 5 figures, 4 tables, 2 supplementary figures, 3 supplementary tables