医学 AI

Toward Realistic Wi-Fi Fault Diagnosis: A Multi-Modal Benchmark

迈向现实的Wi-Fi故障诊断：一个多模态基准

Junjian Zhang, Haobo Deng, Xinxin Li, Ming Zhao, Fengxiao Tang, Nei Kato

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出一个多模态基准，用于评估Wi-Fi故障诊断方法，通过构建现实中的Wi-Fi测试床和收集超过10,000个故障样本的数据集，揭示了现有方法在利用异构操作数据方面的挑战，并评估了新兴的LLM方法。

Which Way Did It Move? Diagnosing and Overcoming Directional Motion Blindness in Video-LLMs

它往哪个方向移动？视频大语言模型中方向运动盲症的诊断与克服

Jongseo Lee, Hyuntak Lee, Sunghun Kim, Sooa Kim, Jihoon Chung, Jinwoo Choi

机构 * Kyung Hee University（庆熙大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了视频大语言模型在理解方向运动时的盲点，提出MoDirect数据集和DeltaDirect方法，通过改进模型对方向运动的感知能力，显著提升了模型在合成和真实场景中的方向识别性能。

Comments Preprint. 59 pages, including appendix. Code: https://github.com/KHU-VLL/DeltaDirect

Learning Emergent Modular Representations in Multi-modality Medical Vision Foundation Models

在多模态医学视觉基础模型中学习涌现的模块化表示

Yuting He, Chenyu You, Shuo Li

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Director-Experts (DEX)框架，通过调控模块化动态，在多模态医学视觉基础模型中学习稳定的模块化表示，并在新的医学视觉基准数据集上验证了其在26个下游任务中的优越性。

Comments Accepted by KDD 2026

Seizure-Semiology-Suite (S3): A Clinically Multimodal Dataset, Benchmark, and Models for Seizure Semiology Understanding

癫痫半相学套件（S3）：一个临床多模态数据集、基准和模型用于癫痫半相学理解

Lina Zhang, Tonmoy Monsoor, Peizheng Li, Jiarui Cui, Xinyi Peng, Chong Han, Prateik Sinha, Siyuan Dai, Jessica Nichole Pasqua, Colin M McCrimmon, Weiting Liu, Hailey Marie Miranda, Bing Hu, Xiangting Wu, Tengyou Xu, Chunhan Li, Jiaye Tian, Jiarui Tang, Detao Ma, Lingye Kong, Junnan Lyu, Jungang Li, Yan Zan, Junhua Huang, Rajarshi Mazumder, Vwani Roychowdhury

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Maharishi International University（玛希拉国际大学） 纠错

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

AI总结 本文提出S3数据集和基准，用于细粒度、结构化的癫痫半相学理解，通过评估多模态大语言模型在低级视觉感知、时间序列处理、叙述报告生成和癫痫诊断中的能力，揭示了现有模型在左右脑推理、时间定位、症状序列和临床忠实报告方面的系统性弱点，并展示了针对癫痫的微调和双阶段神经符号框架在癫痫与非癫痫癫痫分类中的高F1分数。

Comments Accepted to ICML 2026 as a Spotlight presentation

AOP-Wiki EMOD 3.0: Data Model Expansions and Content Evaluation Framework for Using Agentic AI to Improve Integration between AOPs and New Approach Methodologies (NAMs)

AOP-Wiki EMOD 3.0: 数据模型扩展和内容评估框架用于利用代理AI改进AOP与新方法论（NAMs）之间的整合

Virginia K. Hench, J. Harry Caufield, Sierra A. T. Moxon, Jason M. O'Brien, Stephen W. Edwards

机构 * Open BioData Modeling（开放生物数据建模） ； Environmental Genomics and Systems Biology（环境基因组学与系统生物学） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） ； National Wildlife Research Centre（国家野生动物研究中心） ； UL Research Institutes - Chemical Insights（UL研究机构-化学洞察） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出AOP-Wiki EMOD 3.0，通过数据模型扩展和内容评估框架，利用代理AI改进AOP与新方法论之间的整合，为监管科学和生物医学领域提供支持。

Comments 7 Figures and 3 Supplemental Figures