医学 AI

MSR:Hybrid Field Modeling for CT-MRI Rigid-Deformable Registration of the Cervical Spine with an Annotated Dataset

MSR：用于带有标注数据集的颈椎脊柱CT-MRI刚-变形配准的混合场建模

Bohai Zhang, Wenjie Chen, Mu Li, Kaixing Long, Xing Shen, Xinqiang Yao, Jincheng Yang, Jianting Chen, Wei Yang, Qianjin Feng, Lei Cao

机构 * School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, 510515, China.（南方医科大学生物医学工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Guangzhou, 510515, China.（广东省医学图像处理重点实验室） ； Guangdong Province Engineering Laboratory for Medical Imaging（广东省医学影像与诊断技术工程实验室） ； Information Center, Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, 510515, China.（南方医科大学南华医院信息中心） ； Division of Spine Surgery, Department of Orthopaedics, Nanfang hospital, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, 510515, China.（南方医科大学南华医院骨科脊柱外科） 纠错

专题命中 医学影像 ：MRI(title,title_cn)；CT(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MSR框架，通过混合刚-变形配准方法提升颈椎脊柱CT-MRI配准精度，解决复杂结构配准难题。

Deep Learning-Based Segmentation of Peritoneal Cancer Index Regions from CT Imaging

基于深度学习的CT影像中腹膜癌指数区域分割

Pieter C. Gort, Lotte J. S. Ewals, Marion W. Tops-Welten, Cris H. B. Claessens, Joost Nederend, Fons van der Sommen

机构 * Catharina Hospital Eindhoven（埃因霍温卡塔琳娜医院） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV；radiology(comments)

AI总结 本文提出基于深度学习的自动分割方法，用于CT影像中腹膜癌指数区域的分割，评估nnU-Net和Swin UNETR在62例CT扫描中的性能，结果显示nnU-Net在Dice系数上表现更优，为非侵入性影像评估奠定了基础。

Comments Accepted for presentation at Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2026

Stop Holding Your Breath: CT-Informed Gaussian Splatting for Dynamic Bronchoscopy

停止屏息：基于CT的高斯点云法用于动态支气管镜

Andrea Dunn Beltran, Daniel Rho, Aarav Mehta, Xinqi Xiong, Raúl San José Estépar, Ron Alterovitz, Marc Niethammer, Roni Sengupta

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出利用患者特定的呼吸模型消除屏息协议需求，通过配对呼气吸气CT扫描减少呼吸运动，实现连续的变形感知重建。

RIHA: Report-Image Hierarchical Alignment for Radiology Report Generation

RIHA：报告-图像层次对齐用于放射学报告生成

Yucheng Chen, Yang Yu, Yufei Shi, Conghao Xiong, Xulei Yang, Si Yong Yeo

机构 * Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学李科钦医学院） ； MedVisAI Lab（医学影像人工智能实验室） ； Centre of AI in Medicine, Singapore（新加坡人工智能医学中心） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（香港中文大学（深圳）） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)；medical image(abstract)；分类 cs.CV；biomedical(comments)

AI总结 本文提出RIHA框架，通过多级对齐提升放射学报告生成的准确性，引入视觉和文本特征金字塔及跨模态对齐模块，实验表明其在自然语言生成和临床效果上优于现有方法。

Comments Accepted by Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI)

Focal Modulation and Bidirectional Feature Fusion Network for Medical Image Segmentation

焦点调制与双向特征融合网络用于医学图像分割

Moin Safdar, Shahzaib Iqbal, Mubeen Ghafoor, Tariq M. Khan, Imran Razzak, Thantrira Porntaveetus, Hamid Alinejad-Rokny

机构 * Department of Computing, Abasyn University Islamabad Campus (AUIC)（阿巴斯扬大学伊斯兰堡校区计算机系） ； School of Computer Science and Informatics, De Montfort University（德蒙福特大学计算机科学与信息学学院） ； Naif Arab University for Security Sciences（纳夫阿拉伯安全科学大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales（新南威尔士大学计算机科学与工程学院） ； Center of Excellence in Precision Medicine and Digital Health, Chulalongkorn University（朱拉隆功大学精准医学与数字健康卓越中心） ； School of Biomedical Engineering, UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校生物医学工程学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FM-BFF-Net，结合卷积与Transformer，通过焦点调制注意力机制和双向特征融合模块提升医学图像分割的边界精度与鲁棒性，实验表明其在多项指标上优于现有方法。

Leveraging Quantum-Based Architectures for Robust Diagnostics

利用量子架构实现稳健的诊断

Shabnam Sodagari, Tommy Long

机构 * Computer Engineering and Computer Science Department, California State University Long Beach（加州州立大学长滩分校计算机工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种混合经典-量子诊断框架，结合数据集特定预处理、迁移学习和量子卷积神经网络，用于多类医学图像分类，实验结果显示在肾病、宫颈细胞和脑肿瘤分类中均取得高准确率。

Grounded Multimodal Retrieval-Augmented Drafting of Radiology Impressions Using Case-Based Similarity Search

基于案例相似性搜索的医学影像印象 grounded 多模态检索增强草稿生成

Himadri S Samanta

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） 纠错

专题命中 医学影像 ：radiology(title,abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 本文提出一种多模态检索增强生成系统，结合对比图像-文本嵌入、基于案例的相似性检索和引用约束草稿生成，以生成具有临床依据的医学影像印象。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

Primus: Enforcing Attention Usage for 3D Medical Image Segmentation

Primus：强制使用注意力机制用于3D医学图像分割

Tassilo Wald, Saikat Roy, Fabian Isensee, Constantin Ulrich, Sebastian Ziegler, Dasha Trofimova, Raphael Stock, Michael Baumgartner, Gregor Köhler, Klaus Maier-Hein

机构 * Division of Medical Image Computing, German Cancer Research Center, Heidelberg（德国癌症研究中心医学图像计算部门，海德堡） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University（海德堡大学数学与计算机科学学院） ； Helmholtz Imaging, German Cancer Research Center（德国癌症研究中心赫尔姆霍茨成像中心） ； Medical Faculty, Heidelberg University（海德堡大学医学系） ； National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT Heidelberg（海德堡国家肿瘤疾病中心（NCT）） ； Pattern Analysis and Learning Group, Department of Radiation Oncology（放射肿瘤学系模式分析与学习小组） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), Abu Dhabi（阿布扎克穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Primus和PrimusV2，通过引入Transformer为中心的分割架构，解决了现有Transformer模型在3D医学图像分割中的不足，实现了与CNNs的竞争力。

Comments Accepted in Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Echo-α: Large Agentic Multimodal Reasoning Model for Ultrasound Interpretation

Echo-α：用于超声解读的大型代理多模态推理模型

Jing Zhang, Wentao Jiang, Tao Huang, Zhiwei Wang, Jianxin Liu, Jian Chen, Ping Ye, Gang Wang, Zengmao Wang, Bo Du, Dacheng Tao

机构 * MiliLab（Mili实验室） 纠错

专题命中 医学影像 ：diagnosis(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 Echo-α结合了精确的病变定位和整体临床推理，通过九任务监督课程和强化学习提升超声解读的准确性和可解释性。

Comments 12 pages, 4 figures. Technical report

PhotIQA: A photoacoustic image data set with image quality ratings

PhotIQA: 一个包含图像质量评分的光电图像数据集

Anna Breger, Janek Gröhl, Clemens Karner, Thomas R Else, Ian Selby, Tom Rix, Lara-Sophie Witt, Merle Duchêne, Jonathan Weir-McCall, Carola-Bibiane Schönlieb

机构 * University of Cambridge, DAMTP, Cambridge, United Kingdom（剑桥大学，DAMTP，剑桥，英国） ； Medical University of Vienna, CMPBE, Vienna, Austria（维也纳医科大学，CMPBE，维也纳，奥地利） ； University of Cambridge, Department of Physics, Cambridge, UK（剑桥大学，物理系，剑桥，英国） ； Cancer Research UK Cambridge Institute, Cambridge, UK（英国癌症研究会剑桥研究所，剑桥，英国） ； ENI-G, a Joint Initiative of the University Medical Center Göttingen and the Max Planck Institute for Multidisciplinary Sciences, Göttingen, Germany（ENI-G，歌德堡大学医疗中心与马克斯·普朗克多学科科学研究所的联合倡议，歌德堡，德国） ； University of Cambridge, Department of Radiology, Cambridge, UK（剑桥大学，放射学系，剑桥，英国） ； Cambridge University Hospitals, Department of Radiology, Cambridge, UK（剑桥大学医院，放射学系，剑桥，英国） ； German Cancer Research Center (DKFZ), IMSY, Heidelberg, Germany（德国癌症研究中心（DKFZ），IMSY，海德堡，德国） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Heidelberg University, Germany（海德堡大学，数学与计算机科学学院，德国） ； King’s College London, School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, London, UK（伦敦国王学院，生物医学工程与成像科学学院，伦敦，英国） 纠错

专题命中 医学影像 ：medical image(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出PhotIQA数据集，包含1134张光电图像，由五位专家对五项质量属性进行全参考评分，用于支持IQA方法的开发与测试。

Comments 16 pages

Residual Gaussian Splatting for Ultra Sparse-View CBCT Reconstruction

残差高斯点云法用于超稀疏视角CBCT重建

Jian Lin, Jiancheng Fang, Shaoyu Wang, Changan Lai, Yikun Zhang, Yang Chen, Qiegen Liu

机构 * School of Information Engineering, Nanchang University（南昌大学信息工程学院） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出残差高斯点云法，结合小波多分辨率分析与3DGS，解决超稀疏视角CBCT重建中光谱偏倚问题，提升图像细节与几何纹理的精度。

A Two Stage Pipeline for Left Atrial Wall Constrained Scar Segmentation and Localization from LGE-MR Images

一种用于从LGE-MR图像中进行左心房壁约束瘢痕分割与定位的双阶段流程

Bipasha Kundu, Cristian Linte

专题命中 医学影像 ：MRI(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 本文提出一种双阶段nnUNet框架，利用左心房解剖结构提升瘢痕分割与定位精度，通过几何感知输入和边界不确定性监督策略，提高分割准确性并降低误检率。

Backdoor Attacks on Prompt-Driven Video Segmentation Foundation Models

针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击

Zongmin Zhang, Zhen Sun, Yifan Liao, Wenhan Dong, Xinlei He, Xingshuo Han, Shengmin Xu, Xinyi Huang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Fujian Normal University（福建师范大学） ； Jinan University（暨南大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了针对提示驱动视频分割基础模型的后门攻击，提出BadVSFM框架，通过两阶段策略实现可控的后门效果，实验表明其在多种模型和数据集上具有有效性。

Making Conformal Predictors Robust in Healthcare Settings: a Case Study on EEG Classification

在医疗环境中使符合预测器更加稳健：EEG分类的案例研究

Arjun Chatterjee, Sayeed Sajjad Razin, John Wu, Siddhartha Laghuvarapu, Jathurshan Pradeepkumar, Jimeng Sun

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； PyHealth ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：healthcare AI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文评估了多种符合预测方法在EEG癫痫分类中的表现，发现个性化校准策略可提升覆盖度20%以上，同时保持预测集大小相近。

Comments Accepted to the International Conference on Artificial Intelligence in Medicine 2026

Real-World Doctor Agent with Proactive Consultation through Multi-Agent Reinforcement Learning

现实世界中的医生代理通过多智能体强化学习实现主动咨询

Yichun Feng, Jiawei Wang, Lu Zhou, Yikai Zheng, Zhen Lei, Yixue Li

机构 * Guangzhou National Laboratory（广州国家实验室） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出DoctorAgent-RL框架，通过多智能体强化学习提升医疗咨询的动态决策能力，实现70%的准确诊断匹配率，验证了其在现实中的有效性。

End-to-End Evaluation and Governance of an EHR-Embedded AI Agent for Clinicians

面向临床医生的嵌入式电子健康记录（EHR）AI代理的端到端评估与治理

Aaryan Shah, Andrew Hines, Alexia Downs, Denis Bajet, Paulius Mui, Fabiano Araujo, Laura Offutt, Aida Rutledge, Elizabeth Jimenez

机构 * Canvas Medical ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University（斯坦福大学生物医学数据科学系） ； XPC (X Primary Care)（XPC（X初级医疗）） ； FCA Consulting（FCA咨询） ； Department of Pediatrics, University of Nevada（内华达大学儿科系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：clinical AI(abstract)

AI总结 本文提出一个端到端治理框架，通过rubric验证、实时部署反馈、技术性能监控和成本追踪，持续优化临床AI系统性能，实验显示系统性能显著提升。

Comments 19 pages, 6 figures, 6 tables, submitted to npj Digital Medicine

Unsupervised Machine Learning for Osteoporosis Diagnosis Using Singh Index Clustering on Hip Radiographs

基于Singh指数聚类的髋部X光片中无监督机器学习用于骨质疏松症诊断

Vijaya Kalavakonda, Vimaladevi Madhivanan, Abhay Lal, Senthil Rithika, Shamala Karupusamy Subramaniam, Mohamed Sameer

机构 * Department of Computing Technologies, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology（计算机技术系，计算学院，SRM科学与技术学院） ； Department of Communication Technology and Network, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia（通信技术与网络系，计算机科学与信息技术学院，马来西亚国立大学） ； Department of Orthopaedics, Sri Ramachandra Medical College（骨科系，Sri Ramachandra医学院） 纠错

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

AI总结 本文研究利用无监督机器学习自动识别髋部X光片中的Singh指数，通过改进的卷积神经网络提升聚类性能，探讨数据不平衡和图像质量对诊断的影响，提出结合临床数据和半监督学习的方法以提高准确性。

AI Models for Depressive Disorder Detection and Diagnosis: A Review

用于抑郁症检测和诊断的AI模型：综述

Dorsa Macky Aleagha, Payam Zohari, Mostafa Haghir Chehreghani

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文综述了55项研究中的最新AI方法，提出层次分类体系，揭示图神经网络、大语言模型和多模态融合三大趋势，提供数据集和评估指标，为计算精神病学未来创新提供路线图。

LLM as Clinical Graph Structure Refiner: Enhancing Representation Learning in EEG Seizure Diagnosis

基于LLM的临床图结构细化：增强EEG癫痫诊断中的表示学习

Lincan Li, Zheng Chen, Yushun Dong

机构 * Department of Computer Science, Florida State University（佛罗里达州立大学计算机科学系） ； SANKEN, The University of Osaka（大阪大学SANKEN） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出利用大语言模型对图结构进行细化，以提升EEG信号在癫痫诊断中的表示学习效果，通过两阶段框架去除冗余边，提高诊断准确率和图结构意义。

Comments This paper is accepted by the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)

Graph-Based Biomarker Discovery and Interpretation for Alzheimer's Disease

基于图的阿尔茨海默病生物标志物发现与解释

Maryam Khalid, Fadeel Sher Khan, John Broussard, Arko Barman

机构 * Rice University（里士大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） 纠错

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

AI总结 本文提出BRAIN框架，通过图表示方法联合优化诊断准确性和生物标志物发现，揭示阿尔茨海默病诊断相关的生物标志物子网络。

EviMem: Evidence-Gap-Driven Iterative Retrieval for Long-Term Conversational Memory

EviMem：基于证据缺口的迭代检索用于长期对话记忆

Yuyang Li, Yime He, Zeyu Zhang, Dong Gong

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） 纠错

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

AI总结 EviMem通过闭环框架和分层记忆结构解决多会话证据检索问题，提升时间性和多跳问题的判断准确率，且效率提升显著。

Latency Minimization for Hybrid-Frequency UHD Upload in Double-IRS-Aided HSR Networks

混合频率UHD上传的延迟最小化：双IRS辅助HSR网络

Tianyou Li, Tonghua Wei, Dapeng Li

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出了一种双IRS辅助的6G基础设施到车辆架构，通过严格零强迫空间干扰隔离约束，优化下行能量波束成形和上行信息传输，以减少UHD视频上传延迟并满足URLLC要求。

MTAVG-Bench: A Diagnostic Benchmark for Multi-Talker Dialogue-Centric Audio-Video Generation

MTAVG-Bench: 多说话人对话中心音频视频生成的诊断基准

Yang-Hao Zhou, Haitian Li, Rexar Lin, Heyan Huang, Jinxing Zhou, Changsen Yuan, Tian Lan, Ziqin Zhou, Yudong Li, Jiajun Xu, Jingyun Liao, Yi-Ming Cheng, Xuefeng Chen, Xian-Ling Mao, Yousheng Feng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai University（上海大学） ； OpenNLP Lab（OpenNLP实验室） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Inkeverse Group Limited（Inkeverse集团） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出MTAVG-Bench，用于评估多说话人对话中心音频视频生成的失败模式诊断，通过半自动化流程生成1.8k视频并标注2.4k问答对，评估音频视频信号保真度、时间属性一致性、社交互动和电影表现四个层面。

Toward Personalized Digital Twins for Cognitive Decline Assessment: A Multimodal, Uncertainty-Aware Framework

迈向认知下降评估的个性化数字孪生：一种多模态、不确定性感知的框架

Bulent Soykan, Gulsah Hancerliogullari Koksalmis, Hsin-Hsiung Huang, Laura J. Brattain

机构 * Department of Mechanical, Industrial \& Manufac. Eng. The University of Toledo Toledo, OH, USA ； Department of Industrial Eng. ； Mngt. Systems University of Central Florida Orlando, FL, USA ； Department of Statistics ； Data Science University of Central Florida Orlando, FL, USA ； Department of Internal Medicine University of Central Florida Orlando, FL, USA 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出了一种多模态、不确定性感知的框架，用于从稀疏、噪声和不规则的纵向数据中建模患者特定的疾病轨迹，通过结合潜在状态空间模型、多模态融合和不确定性感知验证，实现对认知下降的个性化评估。

Comments 6 pages, 6 figures

CheXthought: A global multimodal dataset of clinical chain-of-thought reasoning and visual attention for chest X-ray interpretation

CheXthought：一个包含临床推理链和视觉注意力的全球多模态数据集，用于胸部X光解读

Sonali Sharma, Jin Long, George Shih, Sarah Eid, Christian Bluethgen, Francine L. Jacobson, Emily B. Tsai, Global Radiology Consortium, Ahmed M. Alaa, Curtis P. Langlotz

机构 * Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging（医学与影像人工智能中心） ； Department of Radiology（放射科） ； Department of Pediatrics（儿科） ； Department of Radiology, Weill Cornell Medicine（韦氏 Cornell 医学院放射科） ； Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital（布里奇妇产科医院放射科） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学部） 纠错

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

AI总结 CheXthought数据集通过501名放射科医生的50312例多读X光片，提供了103592条推理链和6609082条同步视觉注意力标注，展示了临床推理模式，并在事实准确性、空间定位、病理分类、视觉忠实度、时间推理和不确定性沟通等方面提升了视觉语言模型性能。

Comments 51 pages, 7 figures, 10 tables

A Compact Peristaltic Pump Based on Magneto-Elastic Hysteresis with Single Pneumatic Control

基于磁弹性滞回的紧凑式蠕动泵（单气动控制）

Minjo Park, Metin Sitti

机构 * Max Planck Institute for Intelligent System（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； School of Medicine and College of Engineering, Koç University（医学院和工程学院，科克大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种紧凑型软膜泵，通过单气动输入与嵌入式磁体结合实现蠕动运动，简化了泵体结构和控制方案，实验验证了磁弹性滞回行为。

Comments Submitted to IEEE CBS 2026. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Consumer Attitudes Towards AI in Digital Health: A Mixed-Methods Survey in Australia

消费者对数字健康中AI的态度：澳大利亚混合方法调查

Wei Zhou, Rashina Hoda, Joycelyn Ling

机构 * Digital Health CRC（数字健康CRC） 纠错

专题命中 健康监测 ：healthcare AI(abstract)

AI总结 研究通过混合方法调查澳大利亚275名参与者，探讨消费者对医疗AI的接受度、信任及风险认知，并评估AI生成与医生撰写的咨询摘要的优劣。

Impact of automatic speech recognition quality on Alzheimer's disease detection from spontaneous speech: a reproducible benchmark study with lexical modeling and statistical validation

自动语音识别质量对自发语音中阿尔茨海默病检测的影响：基于词汇建模和统计验证的可重复基准研究

Himadri S Samanta

机构 * Independent Researcher, Austin, Texas, USA（独立研究者，得克萨斯州奥斯汀） 纠错

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

AI总结 本文研究了自动语音识别质量对阿尔茨海默病检测的影响，通过词汇特征和统计验证，发现高质量ASR可提升分类性能，强调ASR选择在临床语音AI系统中的关键作用。

Comments 22 pages, 7 figures

Differential Privacy for Secure Machine Learning in Healthcare IoT-Cloud Systems

医疗物联网-云系统中差分隐私的安全机器学习

N Mangala, Murtaza Rangwala, S Aishwarya, B Eswara Reddy, Rajkumar Buyya, KR Venugopal, SS Iyengar, LM Patnaik

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出多层物联网-边缘-云架构，通过差分隐私框架保护患者隐私，提升应急医疗响应速度，同时通过区块链增强安全性和边缘计算降低延迟。

Journal ref Future Gener. Comput. Syst. 176 (2026) 108548

HealthBench Professional: Evaluating Large Language Models on Real Clinician Chats

HealthBench Professional: 评估大型语言模型在真实临床对话中的表现

Rebecca Soskin Hicks, Mikhail Trofimov, Dominick Lim, Rahul K. Arora, Foivos Tsimpourlas, Preston Bowman, Michael Sharman, Chi Tong, Kavin Karthik, Arnav Dugar, Akshay Jagadeesh, Khaled Saab, Johannes Heidecke, Ashley Alexander, Nate Gross, Karan Singhal

机构 * OpenAI 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(abstract)

AI总结 本文提出HealthBench Professional基准，用于评估大型语言模型在临床实践中真实任务的表现，包含三个核心用例，通过医师评分系统评估模型性能，提供医疗AI领域跟踪前沿模型进展的测量工具。

Comments Data link in paper; Blog: https://openai.com/index/making-chatgpt-better-for-clinicians/