医学 AI

Evaluating Advanced Prompting on Gemini Flash for Multi-Hop Biomedical QA

评估 Gemini Flash 上的高级提示工程用于多跳生物医学问答

Ahmed Bajaber, Mohammed Alliheedi

机构 * Saudi Med AI Lab (SMAIL)（沙特医学人工智能实验室（SMAIL）） ； Prince Sultan University（普森国王大学） ； Al-Baha University（阿勒巴哈大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本研究通过设计多组件提示（角色扮演、多步思维链示例和格式规则），在 Gemini 2.0 Flash 上实现概念级得分0.720，显著优于基线0.565，并接近下一代模型性能，证明高级提示设计对释放LLM推理能力至关重要。

Comments 8 pages, proceedings of the BioCreative IX Challenge and Workshop (BC9) at IJCAI 2025

Journal ref Proc. BioCreative IX Workshop (BC9), IJCAI 2025, Montreal, Canada

Robust Biomedical Publication Type and Study Design Classification with Knowledge-Guided Perturbations

基于知识引导扰动的鲁棒生物医学出版物类型与研究设计分类

Shufan Ming, Joe D. Menke, Neil R. Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * School of Information Sciences（信息科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出基于受控语义扰动的评估框架，通过实体遮蔽和领域对抗训练提升生物医学出版物类型分类的鲁棒性，发现通过抑制非任务定义特征可缓解鲁棒性与领域准确性之间的权衡。

Comments Accepted by IEEE ICHI 2026

Condition-Gated Reasoning for Context-Dependent Biomedical Question Answering

基于条件的推理用于依赖上下文的生物医学问答

Jash Rajesh Parekh, Wonbin Kweon, Joey Chan, Rezarta Islamaj, Robert Leaman, Pengcheng Jiang, Chih-Hsuan Wei, Zhizheng Wang, Zhiyong Lu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Institutes of Health（美国国立卫生研究院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出CondMedQA基准和Condition-Gated Reasoning框架，通过构建条件感知知识图谱，提升生物医学问答中条件依赖的推理能力。

Changing topic bias in biomedical science maps by linking documents through alternative data sources: policy documents, patents, authors, Facebook, and Twitter

通过链接文档的替代数据源改变生物医学科学地图中的主题偏见：政策文件、专利、作者、Facebook和Twitter

Juan Pablo Bascur, Rodrigo Costas, Suzan Verberne

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)

AI总结 本文探讨通过不同数据源构建文档网络如何改变科学地图的主题偏见，发现不同数据源影响不同主题，为定制化科学地图提供可能。

Comments modifications from the second round of peer review in metaror, including changing the title

Correlation Is Not Enough: Embedding Human Metadata for Individual Causal Discovery

相关性不够：嵌入人类元数据用于个体因果发现

Suraj Biswas, Saurabh Gupta, Pritam Mukherjee

机构 * Assessli Research（Assessli研究） ； Dots-In Research（Dots-In研究） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 针对预训练生物医学语言模型在跨域无关对中产生高余弦相似度（0.76-0.92）导致因果推断错误的问题，提出对比学习（提升分离度至1.63x）和BODHI硬负例挖掘（提升至2.30x），结合OpenVINO优化实现133倍加速。

Comments 20 pages, 18 figures, 9 tables

Adaptive Derivative Estimation via Stein's Unbiased Risk

基于Stein无偏风险的自适应导数估计

Yonathan Murin, Ali Ozer Ercan

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 提出SURDE方法，通过Stein无偏风险评估候选滤波器长度并软组合输出，实现因果FIR导数滤波的噪声-偏差权衡，证明极小极大最优性，在仿真和真实数据上优于ICI和AWVE。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Signal Processing, 23 pages

PRAXIS: Case-distilled and code-verified AI agents for biological research

PRAXIS：用于生物学研究的案例提炼与代码验证的AI智能体

Zhenyu Ma, Yuyang Song, Chunyi Yang, Jingyi Zhu, Limei Xu, Min Xiao, Xukai Jiang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出PRAXIS框架，通过文献学习和案例提炼将研究经验转化为结构化长期记忆，支持生物计算任务中的问题定义、对象验证、方法选择等，实验表明基于案例的学习提升了复杂生物研究任务的方法选择、错误抑制和工作流组织。