医学 AI

Bias-constrained multimodal intelligence for equitable and reliable clinical AI

具有偏见约束的多模态智能用于公平且可靠的临床AI

Cheng Li, Weijian Huang, Jiarun Liu, Hao Yang, Qi Yang, Song Wu, Ye Li, Hairong Zheng, Shanshan Wang

机构 * Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging（Paul C. Lauterbur生物医学成像研究中心） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Department of Radiology, Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University（首都医科大学北京朝阳医院放射科） ； Department of Urology, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University（深圳大学南方医院泌尿科） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：clinical AI(title)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 本文提出BiasCareVL框架，通过在模型设计中直接引入偏见控制，解决医疗影像与文本整合中公平性和可靠性问题，展示了其在多任务和基准测试中的优越性能。

RA-RRG: Multimodal Retrieval-Augmented Radiology Report Generation with Key Phrase Extraction

RA-RRG：结合关键短语提取的多模态检索增强放射学报告生成

Jonggwon Park, Byungmu Yoon, Soobum Kim, Kyoyun Choi

机构 * DEEPNOID Inc.（DEEPNOID公司） ； Department of Artificial Intelligence and Data Science, Sejong University（Sejong大学人工智能与数据科学系） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：radiology(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 RA-RRG通过结合多模态检索与大语言模型生成放射学报告，减少幻觉和计算需求，实验显示在CheXbert指标上优于现有模型。

Comments ACL 2026, Findings of the Association for Computational Linguistics

BioVLM: Routing Prompts, Not Parameters, for Cross-Modality Generalization in Biomedical VLMs

BioVLM：通过路由提示而非参数实现生物医学VLMs的跨模态泛化

Mainak Singha, Tanisha Gupta, Ankit Jha, Muhammad Haris Khan, Sayantani Ghosh, Biplab Banerjee

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LNMIIT Jaipur（贾伊普尔 LNMIIT） ； MBZUAI ； Sunandan Divatia School of Science（Sunandan Divatia 科学学院） ； IIT Bombay（博伊斯大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BioVLM通过动态提示选择和提示银行学习，提升跨域泛化能力，无需大量骨干网络微调，在11个MedMNIST+2D数据集上取得新突破。

Comments Accepted in ACL Findings 2026

LVLM-Aware Multimodal Retrieval for RAG-Based Medical Diagnosis with General-Purpose Models

面向RAG的医疗诊断的LVLM感知多模态检索

Nir Mazor, Tom Hope

机构 * School of Computer Science and Engineering, The Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学耶路撒冷分校计算机科学与工程学院） ； The Allen Institute for AI (AI2)（人工智能研究院（AI2）） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出轻量级机制提升检索增强LVLM的诊断性能，通过轻量微调和通用模型实现临床分类和VQA任务的竞争力结果，并分析不一致检索预测问题。

A Discordance-Aware Multimodal Framework with Multi-Agent Clinical Reasoning

一种考虑不一致性的多模态框架与多智能体临床推理

Pegah Ahadian, Mingrui Yang, Sixu Chen, Xiaojuan Li, Qiang Guan

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Kent State University（肯特州立大学） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； Cleveland Clinic（克利夫兰诊所） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种结合机器学习模型与多智能体推理系统的多模态框架，用于预测膝骨关节炎的进展并生成临床管理建议。

DREAM: Dynamic Retinal Enhancement with Adaptive Multi-modal Fusion for Expert Precision Medical Report Generation

DREAM：动态视网膜增强与自适应多模态融合用于专家精准医疗报告生成

Nagur Shareef Shaik, Teja Krishna Cherukuri, Dong Hye Ye

机构 * Department of Computer Science, Georgia State University（佐治亚州立大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 DREAM通过动态多模态融合提升视网膜图像医疗报告生成精度，在数据有限时仍能生成高质量报告，实现BLEU-4 0.241的SOTA表现。

Comments Accepted at the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Annual International Conference (Proceedings of the 48th International Conference), 2026

PBSBench: A Multi-Level Vision-Language Framework and Benchmark for Hematopathology Whole Slide Image Interpretation

PBSBench：一种多级视觉-语言框架和血液病理学全滑片图像解释基准

Yuanlong Wang, Weichi Chen, Adrian Rajab, Wenfang Liu, Yulan Jin, Andrew Srisuwananukorn, Ping Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； The Ohio State University Wexner Medical Center（俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心） 纠错

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

AI总结 本文提出PBSBench，一种针对血液病理学全滑片图像解释的多级视觉-语言框架和基准，通过构建PBSInstr数据集和PBS-VL模型，提升了对血涂片图像的理解能力。

Comments 19 pages, 12 figures, Accepted by CVPR Findings 2026