医学 AI

YAC: Bridging Natural Language and Interactive Visual Exploration with Generative AI for Biomedical Data Discovery

YAC：通过生成式AI连接自然语言与交互式视觉探索，用于生物医学数据发现

Devin Lange, Shanghua Gao, Pengwei Sui, Priya Misner, Astrid van den Brandt, Austen Money, Nikolay Akhmetov, Lisa Choy, Marinka Zitnik, Nils Gehlenborg

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出YAC系统，结合自然语言输入和交互式可视化，通过生成式AI提升生物医学数据发现接口的能力，通过用户研究和系统分析改进系统设计和功能。

GraphPINE: Graph Importance Propagation for Interpretable Drug Response Prediction

GraphPINE: 图重要性传播用于可解释的药物反应预测

Yoshitaka Inoue, Tianfan Fu, Augustin Luna

机构 * Computational Biology Branch, National Library of Medicine（国家医学图书馆计算生物学分支） ； Developmental Therapeutics Branch, National Cancer Institute（国家癌症研究所发育治疗分支） 纠错

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

AI总结 本文提出GraphPINE，一种利用领域特定先验知识初始化节点重要性的图神经网络架构，以提高药物反应预测的可解释性。通过引入重要性传播层，统一更新特征矩阵和节点重要性，并利用基于GNN的图传播来传播特征值，从而实现更有效的特征学习和图表示。

MMAP: A Multi-Magnification and Prototype-Aware Architecture for Predicting Spatial Gene Expression

MMAP: 一种多倍率和原型感知架构，用于预测空间基因表达

Hai Dang Nguyen, Nguyen Dang Huy Pham, The Minh Duc Nguyen, Dac Thai Nguyen, Hang Thi Nguyen, Duong M. Nguyen

机构 * Institute for AI Innovation and Societal Impact（人工智能创新与社会影响研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科学技术大学） ； Amsterdam High School for the Gifted（阿姆斯特丹天才高中） ； Anatomic Pathology Division, Laboratory Department, Vinmec Times City International Hospital（Vinmec国际医院解剖病理科实验室部门） ； Vinmec Healthcare System（Vinmec医疗系统） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出MMAP架构，通过多倍率和原型增强方法，解决空间基因表达预测中的局部特征粒度不足和全局空间上下文覆盖不足的问题，实验表明其在多个评估指标上均优于现有最先进方法。

Comments Received Best Paper Award at the 2025 Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2025)