医学 AI

Weaving Multi-Source Evidence for Biomedical Reasoning: The BioMedHop Benchmark and BioWeave Framework

编织多源证据进行生物医学推理：BioMedHop基准与BioWeave框架

Xingyu Tan, Shiyuan Liu, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Xin Yuan, Liming Zhu, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 提出BioMedHop基准和BioWeave框架，用于评估和实现生物医学多源证据推理，BioWeave在基准上优于基线方法10.5%，并提升小模型性能。

Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture

用于LLM辅助临床手稿准备的确定性完整性门控：一种可审计的生物医学信息学架构

Yoojin Nam, Jinhoon Jeong, Namkug Kim

机构 * University of Ulsan College of Medicine（蔚山大学医学院） ； Asan Medical Center（峨山医疗中心） ； Aperivue ； AMIST, Asan Medical Center（AMIST，峨山医疗中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)

AI总结 提出一种确定性完整性门控架构，通过将工作流分解为可独立验证的技能并在每个阶段设置确定性检查，解决了LLM生成临床手稿中的虚假引用、数据漂移和报告指南缺失问题。

Comments 28 pages, 3 figures, 4 tables; includes supplementary material (deterministic-detector inventory, per-class defect breakdown, worked example). Software (MIT): https://github.com/Aperivue/medsci-skills . Archived on Zenodo: concept DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.20155321 and version DOI (v3.8.0) https://doi.org/10.5281/zenodo.20582972

Semantic Reasoning in Medicine: The Role of Knowledge Graphs Across Five Key Domains

医学中的语义推理：知识图谱在五个关键领域的作用

Haniye Sherafatmandjoo, Mohammad Akbari, Zahed Rahmati

机构 * Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：medical AI(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 综述知识图谱在医学中的应用，涵盖临床决策支持、疾病预测、健康推荐、精准医疗和医学问答，并讨论构建方法、挑战及未来方向。

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

让LLMs互相评判：面向医学问答的多智能体同行评审推理

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：medical AI(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 提出多智能体同行评审推理方法，让多个LLM独立生成思维链推理并相互评估，选择最优推理链输出答案，在三个医学问答数据集上优于单模型和多数投票方法。

Comments Accepted by the Journal of the American Medical Informatics Association

LLM4SCREENLIT: Recommendations on Assessing the Performance of Large Language Models for Screening Literature in Systematic Reviews

LLM4SCREENLIT: 关于评估用于系统综述文献筛选的大型语言模型性能的建议

Lech Madeyski, Barbara Kitchenham, Martin Shepperd

机构 * University of Kent（肯特大学） ； University of Leicester（利兹大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM4SCREENLIT建议，针对系统综述文献筛选中大型语言模型的评估，提出基于加权马修相关系数的改进方法，强调在不平衡和成本不对称条件下使用成本敏感的WMCC进行评估。

Comments 34 pages, 6 figures

Journal ref Information and Software Technology 198 (2026) 108204

MedAI: Evaluating TxAgent's Therapeutic Agentic Reasoning in the NeurIPS CURE-Bench Competition

MedAI: 评估 TxAgent 在 NeurIPS CURE-Bench 竞赛中的治疗性智能推理

Tim Cofala, Christian Kalfar, Jingge Xiao, Johanna Schrader, Michelle Tang, Wolfgang Nejdl

机构 * L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

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

AI总结 本文介绍 TxAgent，一种通过迭代检索增强生成和统一生物医学工具集进行治疗决策的智能AI方法，并在CURE-Bench竞赛中评估其推理质量，通过改进工具检索策略提升性能，荣获开放科学卓越奖。

Comments 7 pages, 3 figures

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

A Bayesian Functional Accelerated Failure-Time Model with Varying Effects Correcting for Measurement Error

贝叶斯函数加速失效时间模型：考虑测量误差的变效应

Joseph Yang, Roger Zoh, Carmen Tekwe, Lan Xue

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出贝叶斯函数加速失效时间模型，通过高斯过程单指标结构建模功能系数随时间和标量协变量的变化，并利用工具变量处理功能协变量的测量误差，以分析可穿戴设备数据中步数活动与缺血性卒中死亡时间的关系。

Precision Medicine for the Population-The Hope and Hype of Public Health Genomics

人群的精准医学——公共卫生基因组学的希望与炒作

JunBo Wu, Nathaniel Comfort

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文批判“精准公共卫生”过度强调基因组数据对健康结果的决定作用，通过对比进步时代（1890-1920）的类似尝试，指出基因型驱动的预防性公共卫生可能对弱势群体造成伤害，并建议优先整合从分子到社会多层次的数据以避免风险。

Comments 11 pages