医学 AI

Domain-Aware Hierarchical Contrastive Learning for Semi-Supervised Generalization Fault Diagnosis

面向域的层次对比学习用于半监督泛化故障诊断

Junyu Ren, Wensheng Gan, Philip S Yu

机构 * College of Cyber Security, Jinan University（济南大学网络安全学院） ； Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出面向域的层次对比学习框架，解决半监督域泛化故障诊断中伪标签偏差和样本利用不均的问题，通过域感知学习和层次对比学习提升监督质量与未标记样本利用。

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Information Bottleneck-Guided Heterogeneous Graph Learning for Interpretable Neurodevelopmental Disorder Diagnosis

信息瓶颈引导的异构图学习用于可解释性神经发育障碍诊断

Yueyang Li, Lei Chen, Wenhao Dong, Shengyu Gong, Zijian Kang, Boyang Wei, Weiming Zeng, Hongjie Yan, Lingbin Bian, Zhiguo Zhang, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang

机构 * Department of Language Science and Technology, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学语言科学与技术系） ； Laboratory of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University（上海 Maritime 大学数字图像与智能计算实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出I2B-HGNN框架，结合信息瓶颈原理指导脑连接建模与跨模态特征融合，实现高分类准确率和可解释性生物标志物识别。

Journal ref Neurocomputing, 2026

Improving Clinical Diagnosis with Counterfactual Multi-Agent Reasoning

通过反事实多智能体推理提升临床诊断

Zhiwen You, Xi Chen, Aniket Vashishtha, Simo Du, Gabriel Erion-Barner, Hongyuan Mei, Hao Peng, Yue Guo

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Jacobi Medical Center, Albert Einstein College of Medicine（雅各布医疗中心，阿尔伯特·爱因斯坦学院） ； Department of Emergency Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列医疗中心急诊科） ； Leaning machines（Leanings machines） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于反事实推理的多智能体诊断框架，通过反事实案例编辑和反事实概率差距方法，提升诊断准确性与可解释性，尤其在复杂和模糊病例中表现突出。

AgentDoG: A Diagnostic Guardrail Framework for AI Agent Safety and Security

AgentDoG：一种面向AI代理安全与安全的诊断防护框架

Dongrui Liu, Qihan Ren, Chen Qian, Shuai Shao, Yuejin Xie, Yu Li, Zhonghao Yang, Haoyu Luo, Peng Wang, Qingyu Liu, Binxin Hu, Ling Tang, Jilin Mei, Dadi Guo, Leitao Yuan, Junyao Yang, Guanxu Chen, Qihao Lin, Yi Yu, Bo Zhang, Jiaxuan Guo, Jie Zhang, Wenqi Shao, Huiqi Deng, Zhiheng Xi, Wenjie Wang, Wenxuan Wang, Wen Shen, Zhikai Chen, Haoyu Xie, Jialing Tao, Juntao Dai, Jiaming Ji, Zhongjie Ba, Linfeng Zhang, Yong Liu, Quanshi Zhang, Lei Zhu, Zhihua Wei, Hui Xue, Chaochao Lu, Jing Shao, Xia Hu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentDoG框架，通过统一的三维分类法和细粒度安全基准，解决AI代理安全与安全中的复杂风险问题，提供细粒度监控和根因诊断，实现有效代理对齐。

Comments 40 pages, 26 figures

M-CARE: Standardized Clinical Case Reporting for AI Model Behavioral Disorders, with a 20-Case Atlas and Experimental Validation

M-CARE：用于AI模型行为障碍的标准化临床案例报告，附20例图谱及实验验证

Jihoon Jeong

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆bu科学技术大学电气工程与计算机科学系） ； ModuLabs 纠错

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

AI总结 M-CARE框架通过20例案例分析，提出AI行为障碍的诊断与分类方法，揭示Shell指令对模型行为的主导作用及领域依赖性特征。

Comments 31 pages, 5 figures, 14 tables. Second paper in the Model Medicine series (Paper #1: arXiv:2603.04722)

Beyond the Individual: Virtualizing Multi-Disciplinary Reasoning for Clinical Intake via Collaborative Agents

超越个体：通过协作代理虚拟化多学科推理以实现临床摄入

Huangwei Chen, Wu Li, Junhao Jia, Yining Chen, Xiaotao Pang, YaLong Chen, Gonghui Li, Haishuai Wang, Jiajun Bu, Lei Wu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出Aegle框架，通过图基多代理架构在门诊咨询中实现多学科推理，提升文档质量和诊断准确性。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Automating Computational Reproducibility in Social Science: Comparing Prompt-Based and Agent-Based Approaches

在社会科学中自动化计算可重复性：比较基于提示和基于代理的方法

Syed Mehtab Hussain Shah, Frank Hopfgartner, Arnim Bleier

机构 * University of Koblenz Koblenz Germany ； University of Koblenz 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究探讨了大型语言模型和AI代理能否自动诊断和修复计算失败，通过可控的可重复性测试平台评估两种方法在不同复杂度下的表现，发现基于代理的方法在可重复性上表现更优。

Comments 12 pages, 5 figures. Submitted to ACM conference