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。

2026-04-09 至 2026-04-09 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学数据与评测 3 篇

2510.14718 2026-04-09 cs.CL 71%

Telling Speculative Stories to Help Humans Imagine the Harms of Healthcare AI

讲述推测性故事以帮助人类想象医疗AI的害处

Xingmeng Zhao, Tongnian Wang, Dan Schumacher, Veronica Rammouz, Anthony Rios

机构 * The University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）

专题命中医学数据与评测：healthcare AI(title)

AI总结本文提出一种以人类为中心的框架，通过生成用户故事和多代理讨论，帮助人们在部署前创造性地思考医疗AI的潜在利弊。实验表明，阅读故事的参与者能更全面地识别各种害处。

Comments 8 pages main + Appendix; Accepted to ACL Findings 2026

2412.04880 2026-04-09 cs.CV eess.IV 62%

MozzaVID: Mozzarella Volumetric Image Dataset

MozzaVID：莫扎瑞拉奶酪体积分类数据集

Pawel Tomasz Pieta, Peter Winkel Rasmussen, Anders Bjorholm Dahl, Jeppe Revall Frisvad, Siavash Arjomand Bigdeli, Carsten Gundlach, Anders Nymark Christensen

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学）

专题命中医学数据与评测：CT(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结本文提出MozzaVID数据集，用于体积分类任务，包含25种奶酪类型和149个样本，提供三种分辨率的数据，旨在促进体积分类算法的发展和食品结构研究。

Comments Accepted at MetaFood (CVPR 2026 Workshop)

2603.10477 2026-04-09 cs.CL 50%

PEEM: Prompt Engineering Evaluation Metrics for Interpretable Joint Evaluation of Prompts and Responses

PEEM：提示工程评估指标用于可解释地联合评估提示和响应

Minki Hong, Eunsoo Lee, Sohyun Park, Jihie Kim

机构 * Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Dongguk University（东国大学计算机科学与人工智能系）

专题命中医学数据与评测：diagnosis(abstract)

AI总结本文提出PEEM，一种联合且可解释的提示和响应评估框架，通过9个轴线评估提示和响应质量，结合LLM评估器输出评分和解释，提升提示设计的可解释性和优化效果。

Comments This is a preprint version of a paper accepted to IEEE Access. The final published version is available at DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3679809