医学 AI

CCS: Clinical Consensus Selection for Radiology Report Generation

CCS：放射学报告生成的临床共识选择

Xi Zhang, Yingshu Li, Zaiqiao Meng, Jake Lever, Edmond S. L. Ho

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

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

AI总结 提出CCS框架，通过采样多个候选报告并选择临床共识最高的一个，以改进放射学报告生成在推理时的质量。

Comments 17 pages, 6 figures

When Models Learn to Ask Why: Adaptive Causal Reasoning for Trustworthy Medical Vision-Language Models

当模型学会问为什么：面向可信医疗视觉语言模型的自适应因果推理

Jianxin Lin, Chunzheng Zhu, Peter J. Kneuertz, Yunfei Bai, Yuan Xue

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出MedCausalX框架，通过因果推理链、自适应反射架构和轨迹级因果校正，解决医疗VLM中的虚假相关和推理不一致问题，显著提升诊断一致性和减少幻觉。

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