医学 AI

"Excuse me, may I say something..." CoLabScience, A Proactive AI Assistant for Biomedical Discovery and LLM-Expert Collaborations

请问，我可以发言吗... CoLabScience，一种用于生物医学发现和LLM专家协作的主动AI助手

Yang Wu, Jinhong Yu, Jingwei Xiong, Zhimin Tao, Xiaozhong Liu

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Jiangsu University（江苏大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CoLabScience，一种主动AI助手，通过及时的上下文感知干预提升生物医学领域AI与人类专家的协作效率，PULI框架在流式科学讨论中实现精准干预，实验表明其在干预精度和协作任务实用性上优于现有基线。

Comments ACL 2026 Main Conference

Univariate Channel Fusion for Multivariate Time Series Classification

单变量通道融合用于多变量时间序列分类

Fernando Moro, Vinicius M. A. Souza

机构 * Pontifícia Universidade Católica do Paraná（圣保罗帕尔纳瓦大学） ； Graduate Program in Informatics (PPGIa)（信息学研究生项目） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出单变量通道融合方法，通过简单策略将多变量时间序列转换为单变量表示，从而高效解决多变量时间序列分类问题，同时在计算效率上优于现有方法。

Comments International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

Branching Paths Statistics for confined Flows : Adressing Navier-Stokes Nonlinear Transport

受限流体中分支路径统计：应对纳维-斯托克斯非线性传输

Daniel Yaacoub, Stéphane Blanco, Richard Fournier, Gerjan Hagelaar, Jean-François Cornet, Jérémi Dauchet, Thomas Vourc'h

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出将分支路径表示纳入纳维-斯托克斯强非线性传输框架，为流体动力学提供新型传播器表示，并开发新的反向蒙特卡罗算法以高效模拟受限域内的流体。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2412.08215

Structural Evaluation Metrics for SVG Generation via Leave-One-Out Analysis

通过留一验证分析评估SVG生成的结构评价指标

Haonan Zhu, Adrienne Deganutti, Elad Hirsch, Purvanshi Mehta

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于留一验证分析的元素级评估方法，用于评估SVG生成的结构特性，引入四个结构性指标并验证其在多个生成系统中的实用性。

DeepER-Med: Advancing Deep Evidence-Based Research in Medicine Through Agentic AI

DeepER-Med: 通过代理AI推进医学中的深度证据导向研究

Zhizheng Wang, Chih-Hsuan Wei, Joey Chan, Robert Leaman, Chi-Ping Day, Chuan Wu, Mark A Knepper, Antolin Serrano Farias, Jordina Rincon-Torroella, Hasan Slika, Betty Tyler, Ryan Huu-Tuan Nguyen, Asmita Indurkar, Mélanie Hébert, Shubo Tian, Lauren He, Noor Naffakh, Aseem Aseem, Nicholas Wan, Emily Y Chew, Tiarnan D L Keenan, Zhiyong Lu

机构 * Division of Intramural Research (DIR), National Library of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH)（国家医学图书馆（NLM）内务研究部，国家卫生研究院（NIH）） ； Hunterian Neurosurgical Laboratory, Johns Hopkins School of Medicine（约翰霍普金斯医学院霍尔特神经外科实验室） ； Cancer Data Science Laboratory, Center for Cancer Research, National Cancer Institute (NCI), National Institutes of Health (NIH)（国家癌症研究所（NCI）癌症数据科学实验室，国家癌症研究中心，国家卫生研究院（NIH）） ； Experimental Immunology Branch, National Cancer Institute (NCI), National Institutes of Health (NIH)（国家癌症研究所（NCI）实验免疫学分支，国家卫生研究院（NIH）） ； Epithelial Systems Biology Laboratory, Systems Biology Center, National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI), National Institutes of Health (NIH)（国家心肺血液研究所（NHLBI）上皮系统生物学实验室，系统生物学中心，国家卫生研究院（NIH）） ； Brain Tumor Genetics Lab, Department of Neurosurgery, Johns Hopkins Hospital（约翰霍普金斯医院神经外科部脑肿瘤遗传实验室） ； Division of Hematology/Oncology, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校血液/肿瘤科部） ； University of Illinois Cancer Center, Chicago, IL 60612, USA（伊利诺伊大学癌症中心，芝加哥，IL 60612，美国） ； Division of Epidemiology and Clinical Applications, National Eye Institute (NEI), National Institutes of Health (NIH)（国家眼耳研究所（NEI）流行病学与临床应用部，国家卫生研究院（NIH）） ； University of Michigan Medical School, Ann Arbor, MI 48109, USA（密歇根大学医学学院，安阿伯，MI 48109，美国） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 DeepER-Med通过代理AI框架提升医学研究的证据生成流程，包含研究规划、协作和证据综合模块，并通过专家评估和真实临床案例验证其有效性。

Comments 37 pages, 6 figures, 5 tables