医学 AI

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

Anatomy-Guided Vision-Language Learning with Angular Prototype Separation for Multi-Label Video Capsule Endoscopy Classification Under Class Imbalance

解剖引导的视觉-语言学习与角度原型分离用于类别不平衡下的多标签视频胶囊内镜分类

Podakanti Satyajith Chary, Nagarajan Ganapathy

机构 * Department of Engineering Science, IIT Hyderabad（印度海得拉尔理工学院工程科学系） ； Department of Biomedical Engineering, IIT Hyderabad（印度海得拉尔理工学院生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 针对视频胶囊内镜多标签分类中的极端类别不平衡问题，提出结合角度分离损失和生物状态机解码器的框架，利用解剖上下文和原型学习提升罕见类检测性能。

Comments 12 pages, 1 figure, ICPR 2026 RARE-VISION Competition

An Empirical Analysis of Calibration and Selective Prediction in Multimodal Clinical Condition Classification

多模态临床状况分类中的校准与选择性预测的实证分析

L. Julián Lechuga López, Farah E. Shamout, Tim G. J. Rudner

机构 * New York University（纽约大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究通过实证分析多标签临床状况分类中基于不确定性的选择性预测，发现其性能可能严重下降，原因是类别依赖的误校准，尤其对少数类别，并强调需要校准感知评估来确保临床AI的安全性。

Comments 40 pages, 14 figures, 16 tables. Accepted as a conference paper at AHLI Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL) 2026