医学 AI

Evi-Steer: Learning to Steer Biomedical Vision-Language Models through Efficient and Generalizable Evidential Tuning

Evi-Steer：通过高效且可泛化的证据调优学习引导生物医学视觉-语言模型

Taha Koleilat, Hassan Rivaz, Yiming Xiao

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

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

AI总结 提出Evi-Steer框架，通过证据跨模态低维引导实现BiomedCLIP的不确定性感知参数高效微调，仅更新0.11%参数，在15个生物医学数据集上少样本学习和域泛化设置中优于现有方法。

Comments MICCAI 2026 Early Accept; Project Page: https://tahakoleilat.github.io/Evi-Steer. This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution will be published as part of the MICCAI 2026 proceedings in October

Cross-modal linkage risk in clinical vision-language models

临床视觉-语言模型中的跨模态链接风险

Soroosh Tayebi Arasteh, Mahshad Lotfinia, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * Lab for AI in Medicine（医学人工智能实验室） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Department of Diagnostic and Interventional Radiology（诊断与介入放射学部门） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：pathology(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 研究临床视觉-语言模型（VLM）在图像与报告分离场景下通过余弦相似度实现跨模态重链接的风险，并采用仅对投影头进行差分隐私微调的方法在保持图像效用同时显著降低重链接率。

Med-Scout: Curing MLLMs' Geometric Blindness in Medical Perception via Geometry-Aware RL Post-Training

Med-Scout: 通过几何感知的强化学习后训练治愈多模态大语言模型在医学感知中的几何盲点

Anglin Liu, Ruichao Chen, Yi Lu, Hongxia Xu, Jintai Chen

机构 * HKUSTGZ-ML4Health-Lab（香港科技大学-ML4Health实验室） 纠错

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

AI总结 提出Med-Scout框架，利用无标注医学图像中的内在几何逻辑，通过强化学习和三种代理任务（层次尺度定位、拓扑拼图重建、异常一致性检测）来缓解多模态大语言模型的几何盲点，并在新基准Med-Scout-Bench上提升超过40%的几何感知性能，同时泛化到更广泛的医学理解任务。

Comments 29 pages, 14 figures. Accepted at ICML 2026

Exploring the Capabilities of Large Language Model Encoders for Image-Text Retrieval in Chest X-rays

探索大语言模型编码器在胸部X光片图像-文本检索中的能力

Hanbin Ko, Gihun Cho, Inhyeok Baek, Donguk Kim, Joonbeom Koo, Changi Kim, Dongheon Lee, Chang Min Park

机构 * Interdisciplinary Program in Bioengineering, Seoul National University Graduate School（生物工程跨学科项目，首尔国立大学研究生院） ； Integrated Major in Innovative Medical Science, Seoul National University Graduate School（创新医学科学整合专业，首尔国立大学研究生院） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院第一附属医院放射科） ； Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医学院放射科，首尔国立大学医院） ； Institute of Medical and Biological Engineering, Seoul National University Medical Research Center（医学与生物工程研究所，首尔国立大学医学研究所以及） ； Institute of Radiation Medicine, Seoul National University Medical Research Center（放射医学研究所，首尔国立大学医学研究所以及） 纠错

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

AI总结 提出一种领域自适应的双向大语言模型文本编码器，通过掩码标记预测和监督对比学习训练，结合参数高效的双塔对比视觉语言框架，提升胸部X光片图像与文本的对齐和检索性能。

Comments 12 pages, 2 figures, under review

MM-Snowball: Evaluating and Mitigating Hallucination Snowballing in Multimodal Multi-Turn Dialogue

MM-Snowball：多模态多轮对话中的幻觉雪崩评估与缓解

Yue Jiang, Xue Jiang, Lihua Zhang, Zhiqiang Wang, Yuhang Lu, Peng Wang, Bo Han, Feng Zheng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； TMLR Group, Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学 TMLR 团体） ； MM Lab, CUHK（CUHK 多模态实验室） ； RAMS Lab, Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司 RAMS 实验室） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在多轮对话中因初始错误累积导致幻觉雪崩的问题，提出首个细粒度诊断基准MM-Snowball，并设计无训练的冲突感知视觉校正方法CAVR，通过表示级刷新视觉锚定和logit级修正输出分布来缓解雪崩效应。

Comments Accepted by The International Conference on Machine Learning (ICML 2026)