医学 AI

FedBiCross: Personalized One-Shot Federated Learning on Medical Images

FedBiCross: 医学图像上的个性化一次性联邦学习

Yuexuan Xia, Yinghao Zhang, Yalin Liu, Hong-Ning Dai, Yong Xia

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University, China（西北工业大学计算机科学与工程学院） ； School of Science and Technology, Hong Kong Metropolitan University, Hong Kong（香港 Metropolitan 大学科学与技术学院） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong（香港 Baptist 大学计算机科学系） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出FedBiCross框架，通过聚类、双层跨簇优化和个性化蒸馏解决非独立同分布数据下一次性联邦学习中知识蒸馏效果差的问题，在四个医学图像数据集上优于现有方法。

Comments Accepted by BlockSys 2026. This version of the contribution has been accepted for publication, after peer review (when applicable) but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections

Small LLMs for Biomedical Claim Verification: Cost-Effective Fine-Tuning, Structural Dataset Shortcuts, and Cross-Domain Generalization

小型LLM用于生物医学声明验证：成本效益微调、结构性数据集捷径与跨域泛化

Gaurav Kumar

机构 * Moveworks AI ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(title,abstract)；分类 q-bio

AI总结 通过QLoRA微调小型LLM（Phi-3-mini、Qwen2.5-3B、Mistral-7B），在生物医学声明验证中超越GPT-4o和GPT-5（F1提升12%），并发现SciFact数据集的结构性伪影，提出基于结构稳健数据的跨域迁移方法。

Comments 8 pages, 2 figures, 12 tables. To appear at BioNLP Workshop, ACL 2026

Deployment-Centered Evaluation: Predicting Query-Level Rejection Risk in a Clinical LLM System

以部署为中心的评估：预测临床大语言模型系统中的查询级拒绝风险

Alyssa Unell, Miguel Fuentes, Brenna Li, Bridget Lin, Meena Jagadeesan, Sanmi Koyejo, Nigam Shah

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Medicine（医学系） ； Department of Biomedical Data Science（生物医学数据科学系） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：clinical LLM(title)

AI总结 针对临床大语言模型系统，提出基于部署上下文（如提供者类型、科室名称）的预响应分类器，预测用户拒绝风险，AUROC达0.719，并展示其在触发护栏和弃权中的效用。

Where, What, Why, and Importance: Structured Defect Grounding for Text-to-Image Feedback

位置、类型、原因与重要性：面向文本到图像反馈的结构化缺陷定位

Huaisong Zhang, Hao Yu, Yuxuan Zhang, Jiahe Wang, Xinrui Chen, Haoxiang Cao, Feng Lu, Wendong Zhang, Changqian Yu, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技Kolors团队） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化缺陷定位（SDG）方法，将文本到图像生成中的缺陷诊断建模为结构化集合预测，通过构建SDG-30K数据集和SDG-Eval评估协议，并利用视觉语言模型作为检测器，结合BoxFlow-GRPO将预测的缺陷集合转化为空间奖励以改进扩散模型对齐。

Comments 25 pages, 9 figures

Generalized two-qubit Hamiltonian for Projective Quantum Feature Maps

广义两量子比特哈密顿量用于投影量子特征映射

Rafael Simões do Carmo, Edson Amaro Junior, Felipe Fanchini

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出基于广义两量子比特哈密顿量的投影量子特征映射，通过局部泡利场和两体泡利相互作用编码经典特征，在四个生物医学数据集上验证其相对于经典基线的统计显著优势。