医学 AI

Incentives, Equilibria, and the Limits of Healthcare AI: A Game-Theoretic Perspective

激励、均衡与医疗AI的局限：博弈论视角

Ari Ercole

机构 * Cambridge Centre for AI in Medicine, University of Cambridge, UK（剑桥大学医学人工智能中心） ； Magdalene College, University of Cambridge, UK（剑桥大学玛格丽特学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(title)

AI总结 本文通过住院容量管理的协调问题，描述三种AI部署形式，并分析其对系统行为的影响，指出只有改变激励结构的干预才能改变稳定均衡，为医疗AI的采购、治理和评估提供实践启示。

Benchmark Dataset for Catalysis on 2D MXenes

二维MXene催化基准数据集

Pavlo Melnyk, Anmar Karmush, Mårten Wadenbäck, Ania Beatriz Rodríguez-Barrera, Johanna Rosen, Michael Felsberg, Jonas Björk

机构 * Computer Vision and Learning Systems, Department of Electrical Engineering (ISY) & AI4X（计算机视觉与学习系统，电气工程系（ISY）及AI4X） ； Materials Design Division, Department of Physics, Chemistry and Biology (IFM)（材料设计分校，物理、化学与生物系（IFM）） ； Wallingenberg Initiative Materials Science for Sustainability (WISE)（瓦伦贝格可持续材料科学倡议（WISE）） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：CT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 通过结合第一性原理计算与机器学习，构建包含50000个DFT计算训练集和10000个测试集的数据集，训练并验证多种机器学习原子间势模型，实现约10^3倍加速且保持高精度，推动MXene催化行为的高效研究。

HR-VILAGE-3K3M: A Human Respiratory Viral Immunization Longitudinal Gene Expression Dataset for Systems Immunity

HR-VILAGE-3K3M：用于系统免疫学的人类呼吸道病毒免疫纵向基因表达数据集

Xuejun Sun, Yiran Song, Xiaochen Zhou, Ruilie Cai, Yu Zhang, Xinyi Li, Rui Peng, Jialiu Xie, Yuanyuan Yan, Muyao Tang, Prem Lakshmanane, Baiming Zou, James S. Hagood, Raymond J. Pickles, Didong Li, Fei Zou, Xiaojing Zheng

机构 * Department of Biostatistics University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学系） ； Department of Epidemiology and Biostatistics University of South Carolina（南卡罗来纳大学流行病学与生物统计学系） ； Department of Pediatrics University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校儿科系） ； Department of Microbiology and Immunology University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校微生物学与免疫学系） 纠错

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

AI总结 为解决呼吸道病毒感染研究中转录组数据分散且处理不一致的问题，构建了包含3178名受试者、66项研究的HR-VILAGE-3K3M数据集，整合了疫苗接种、病毒接种和混合暴露的批量及单细胞转录组数据，并进行了统一的预处理和质量控制，以支持生物标志物发现、免疫机制研究和分析方法开发。

LL-Bench: Rethinking Low-Level Vision Evaluation in the Era of Large-Scale Generative Models

LL-Bench: 在大规模生成模型时代重新思考低级视觉评估

Lu Liu, Huiyu Duan, Chenxin Zhu, Jintong Lu, Haoyun Jiang, Liu Yang, Qiang Hu, Guangtao Zhai, Xiaoyun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出LL-Bench基准，包含大量真实退化图像和人工偏好标注，系统评估大规模生成模型在低级视觉任务中的性能，并引入LL-Score评估器以更好对齐人类偏好。

OmniHuman: A Large-scale Dataset and Benchmark for Human-Centric Video Generation

OmniHuman：面向以人为中心的视频生成的大规模数据集与基准

Lei Zhu, Xing Cai, Yingjie Chen, Yiheng Li, Binxin Yang, Hao Liu, Jie Chen, Chen Li, Jing LYu

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Lab（微信实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

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

AI总结 为解决现有数据集在场景多样性、交互建模和属性对齐方面的结构性缺陷，提出OmniHuman大规模多场景数据集及全自动标注流程，并建立OHBench三级评估体系，实现与人类感知高度一致的诊断。

Comments 19 pages, 6 figures

OncoReason: Structuring Clinical Reasoning in LLMs for Robust and Interpretable Survival Prediction

OncoReason: 在大语言模型中构建临床推理以实现稳健且可解释的生存预测

Raghu Vamshi Hemadri, Geetha Krishna Guruju, Kristi Topollai, Anna Ewa Choromanska

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

AI总结 提出统一多任务学习框架，通过监督微调、思维链提示和强化学习三种对齐策略，使自回归大语言模型在MSK-CHORD数据集上联合进行二元生存分类、连续生存时间回归和自然语言理由生成，实现可解释的生存预测。

Comments This manuscript is withdrawn to allow careful review and correction of bibliographic issues identified after submission, including references that could not be adequately verified. These matters should be resolved before further circulation