医学 AI

Interpretable Alzheimer's Diagnosis via Multimodal Fusion of Regional Brain Experts

可解释的阿尔茨海默病诊断：基于区域脑专家的多模态融合

Farica Zhuang, Shu Yang, Dinara Aliyeva, Zixuan Wen, Duy Duong-Tran, Christos Davatzikos, Tianlong Chen, Song Wang, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；MRI(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 提出MREF-AD多模态区域专家融合模型，采用混合专家框架将各模态脑区域视为独立专家，通过门控网络学习个性化融合权重，实现可解释的AD诊断。

Comments Published at IEEE ICHI 2026

Automatic identification of diagnosis from hospital discharge letters via weakly supervised Natural Language Processing

通过弱监督自然语言处理自动识别出院信中的诊断

Vittorio Torri, Elisa Barbieri, Anna Cantarutti, Carlo Giaquinto, Francesca Ieva

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种弱监督NLP流程，无需文档级标注即可从意大利语出院信中分类诊断，在细支气管炎数据集上达到接近全监督的性能，节省大量人工标注时间。

Comments 61 pages, 9 figures

MedLatentDx: Latent Multi-Agent Communication for Cross-Hospital Rare-Disease Diagnosis

MedLatentDx：用于跨医院罕见病诊断的潜在多智能体通信

Ziqing Wang, Lili Zhao, Kaize Ding

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出MedLatentDx框架，通过潜在多智能体通信实现跨医院罕见病诊断，利用潜在KV块传输保护隐私，支持同骨干和跨家族LLM部署，在CrossRare-Bench上提升诊断性能并减少可重建临床内容。

Can LLMs Accurately Score Medical Diagnoses and Clinical Reasoning?

LLM能否准确评分医学诊断和临床推理？

Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Michael Cameron Gramanie, Ismail Kalla, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Haroon Saloojee, Bruce A. Bassett

机构 * Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（格雷实验室，开普敦，南非） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（南非医学研究理事会疫苗和传染病分析研究组，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Internal Medicine, Charlotte Maxeke Johannesburg Academic Hospital, and Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（内科学系，查理·马克斯凯约翰内斯堡学术医院，以及健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Paediatrics and Child Health, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（儿科学与儿童健康系，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesbu（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究使用LLM陪审团对300例低收入和中等收入国家医院病例的3334个诊断进行评分，发现校准后的LLM评分与专家评分高度一致，且严重错误风险更低，可作为可靠的评估代理。

More with LESS -- Local Scene Representations for Tactile Imaging

用更少实现更多——局部场景表示用于触觉成像

Zohar Rimon, Elisei Shafer, Tal Tepper, Daniel Kozin, Alon Malka, Roy Holland, Aviv Tamar

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） ； Rambam Health Care Campus（拉姆巴姆医疗中心） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出局部编码器空间感知（LESS）方法，通过局部感受野的循环编码器网格建模触觉场景，实现内部结构的2D/3D重建，在泛化、不确定性估计和手持成像上取得突破。

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Robin-Neumann Coupling of PINN and FEM Solvers: A Steklov-Poincaré View, with Application to Fluid-Structure Interaction with Contact

Robin-Neumann 耦合 PINN 与 FEM 求解器：基于 Steklov-Poincaré 视角及其在流固耦合接触问题中的应用

Mikel Landajuela

机构 * Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于域分解的 PINN-FEM 耦合框架，通过 Steklov-Poincaré 算子理论证明 Robin-Neumann 迭代的收缩性，并引入傅里叶模态探针诊断网络谱上限，在接触流固耦合问题中实现无网格拓扑变化。

Towards Direct Latent-Space Synthesis for Parallel Branches in LLM-Agent Workflows

面向LLM-Agent工作流中并行分支的直接潜在空间合成

Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出Parallel-Synthesis框架，通过直接利用并行工作代理的KV缓存进行合成，避免文本拼接冗余，在9个数据集上匹配或超越文本合成，并将首令牌延迟降低2.5-11倍。

SANA: What Matters for QA Agents over Massive Data Lakes?

SANA：大规模数据湖上的问答代理关键因素是什么？

Austin Senna Wijaya, Jiaxiang Liu, Haonan Wang, Eugene Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出SANA诊断框架，通过消融实验分析数据湖探索式问答中搜索、规划、数据分析及行动策略的失败原因，揭示数据分析是主要瓶颈。

Comments 9 pages, 7 figures

iGLU 5.0: A Novel, Non-invasive and Intelligent HbA1c Measurement Device using Glucose values and Physiological Parameter for Smart Healthcare

iGLU 5.0：一种用于智能医疗的新型非侵入性智能HbA1c测量设备，利用血糖值和生理参数

Prateek Jain, Amit M. Joshi, Saraju P. Mohanty

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出基于光学光谱的非侵入性HbA1c测量系统iGLU 5.0，通过收集空腹、餐后、随机及口服葡萄糖耐量试验的血糖值，结合血压预测平均血糖并转换为HbA1c，优化DNN模型在训练和交叉验证中分别达到94%和96%的准确率。

Comments 17 Pages, 16 Figures

The Good, the Bad, and the Ugly -- Living with Priors in Bayesian confirmation

好的、坏的和丑陋的——贝叶斯确认中的先验问题

Niels Linnemann, Christian Wüthrich

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究贝叶斯确认中先验依赖问题，通过引力波研究案例，提出基于实践的视角分析先验敏感性的认识论问题，并澄清“类比确认”的诊断。

Comments Contributed paper to PSA2026: The 30th Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association (San Diego, CA; 19-22 Nov 2026)

MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems

MAStrike: 基于Shapley值的多智能体系统合谋红队测试

Chejian Xu, Zhaorun Chen, Jingyang Zhang, Freddy Lecue, Avni Kothari, Sarah Tan, Wenbo Guo, Bo Li

机构 * University of Illinois, Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Virtue AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Wells Fargo（摩根大通） ； Salesforce ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出MAStrike框架，通过Shapley值分析识别多智能体系统中脆弱智能体联盟，生成角色感知的对抗攻击，并迭代优化以绕过防御，显著优于启发式基线。