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科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-06-16 至 2026-06-16 共收录 17 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 诊断辅助 17 篇

2606.16684 2026-06-16 cs.CL 新提交 78%

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断

Jinghan Wang, Gaoliang Peng, Yanjun Chen, Wei Zhang, Wentao Wu, Tianchen Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, China(哈尔滨工业大学,中国) Eastern Institute of Technology, China(东方技术研究所,中国)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架,通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码,在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。

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2603.01131 2026-06-16 cs.MA cs.AI 版本更新 78%

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab:基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University(普林斯顿大学) Springer Heidelberg(斯普林格海德堡) ABC Institute(ABC研究所) Rupert-Karls-University Heidelberg(海德堡鲁珀特-卡尔大学) Hangzhou Dianzi University(杭州电子科技大学) Zhejiang University(浙江大学) Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases(浙江大学医学院儿童医院,国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出MedCollab框架,通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链(HDRC)增强多智能体协作,提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

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2606.15910 2026-06-16 cs.CL 新提交 75%

Calibrated Triage, Not Autonomy: Confidence Estimation for Medical Vision-Language Models

校准的分诊,而非自主:医学视觉-语言模型的置信度估计

Reza Khanmohammadi, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

机构 * Michigan State University(密歇根州立大学)

专题命中 诊断辅助 :medical image(abstract);pathology(abstract);radiology(abstract)

AI总结 针对医学视觉-语言模型在回答时可能忽略图像而依赖语言先验的问题,提出使用置信度估计进行校准分诊,通过评估七种置信度估计器,发现高置信度区域是区分可用估计器的关键,最佳探针可将错误率从41-45%降至1-4%,但无估计器在所有领域和模型中一致最优。

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2606.15559 2026-06-16 cs.SE cs.DC cs.LG 新提交 74%

SDVDiag: Multimodal Causal Discovery for Online Diagnosis in Software-defined Vehicles

SDVDiag:软件定义车辆中用于在线诊断的多模态因果发现

Matthias Weiß, Athreya Hosahalli Prakash, Falk Dettinger, Nasser Jazdi, Michael Weyrich

机构 * University of Erlangen-Nuremberg(埃尔兰根-纽伦堡大学) Fraunhofer Institute for Software and Virtual Systems(弗劳恩霍夫软件与虚拟系统研究所)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG

AI总结 提出SDVDiag多模态因果发现管道,融合日志和指标表示构建因果图,结合异常触发实现持续在线诊断,在自动泊车测试中因果图更稀疏,根因定位准确。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

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2512.16184 2026-06-16 cs.LG 版本更新 74%

A Multimodal Approach to Alzheimer's Diagnosis: Geometric Insights from Cube Copying and Cognitive Assessments

一种多模态阿尔茨海默病诊断方法:来自立方体复制和认知评估的几何洞察

Jaeho Yang, Kijung Yoon

机构 * Department of Electronic Engineering, Hanyang University(电子工程系,翰阳大学) Department of Artificial Intelligence, Hanyang University(人工智能系,翰阳大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title);分类 cs.LG

AI总结 提出多模态框架,将手绘立方体草图转换为图结构,结合人口统计和神经心理测试分数,用于阿尔茨海默病分类,图表示优于像素模型,多模态融合提升性能。

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2606.15325 2026-06-16 cs.CL 新提交 71%

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

先验优于证据:基于LLM的二语发音反馈中的刻板印象驱动诊断

Rong Wang, Kun Sun

机构 * University of Tuebingen(蒂宾根大学) Tongji University(同济大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title)

AI总结 研究测试了LLM在二语发音反馈中是否基于语音证据而非预训练先验进行诊断,发现评分准确性与推理脱钩,音素级反馈收敛于固定困难音素集,且声学证据仅在直接探测目标维度时改善评分。

Comments 12 pages, 2 figures

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2606.01365 2026-06-16 cs.AI 版本更新 71%

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断:基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title)

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架,通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算,并在GAIA验证集上评估,揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

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2606.16496 2026-06-16 cs.CL cs.LG 新提交 57%

REFLEX: Reflective Evolution from LLM Experience

REFLEX: 基于大语言模型经验的反思进化

Pan Wang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

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

AI总结 提出REFLEX框架,通过解耦视觉诊断与代码生成实现可审计的高效策略进化,在控制任务和天线阵列合成中展现优异样本效率。

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2606.15278 2026-06-16 cs.LG cs.AI 新提交 57%

RECTOR: Masked Region-Channel-Temporal Modeling for Affective and Cognitive Representation Learning

RECTOR:面向情感与认知表征学习的掩码区域-通道-时间建模

Jinhan Liu, Mahsa Shoaran

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

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

AI总结 提出RECTOR自监督框架,通过自适应功能分区和掩码拓扑学习,统一建模EEG/sEEG的区域-通道-时间动态,在情感识别和任务参与分类上达到新最优,且对缺失通道和跨导联泛化鲁棒。

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2604.00163 2026-06-16 cs.LG cs.AI cs.NE 版本更新 57%

Epileptic Seizure Detection in Separate Frequency Bands Using Feature Analysis and Graph Convolutional Neural Network (GCN) from Electroencephalogram (EEG) Signals

基于特征分析和图卷积神经网络(GCN)的脑电图(EEG)信号癫痫发作检测在不同频段的研究

Ferdaus Anam Jibon, Fazlul Hasan Siddiqui, F. Deeba, Gahangir Hossain

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

AI总结 提出一种频率感知框架,将EEG分解为五个频段并提取判别特征,利用图卷积神经网络建模电极空间依赖,在CHB-MIT数据集上实现99.01%的宽带准确率,提高了可解释性和诊断精度。

Comments One author disagrees with the archiving

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2606.16710 2026-06-16 cs.MA cs.CL 新提交 50%

Misinformation Propagation in Benign Multi-Agent Systems

良性多智能体系统中的错误信息传播

Jonas Becker, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen, Germany(德国哥廷根大学) LKA NRW, Germany(德国北莱茵-威斯特法伦州警署) Shared last authorship(共同通讯作者)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究在良性多智能体系统中,基于意图的错误信息如何通过智能体交互传播,并发现多智能体辩论相比单智能体提示能减少性能下降,鲁棒性取决于群体组成和决策协议。

Comments 20 pages, 8 figures, 1 table

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2606.16617 2026-06-16 cs.CL cond-mat.mtrl-sci cs.AI 新提交 50%

Sycophancy as Material Failure under Pushback Loading: A Multi-Axis Characterization Across Three Loading Cases and up to Seventeen Material Charges

推挤载荷下的谄媚作为材料失效:三种加载情形及多达十七种材料批次的多元表征

Ferdinand M. Schessl

机构 * typx.org

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 采用材料科学框架,将LLM谄媚视为推挤载荷下的材料失效,通过14个轴测量和三种加载情形(辩论、错误预设、伦理设定)共7800个样本,揭示失效模式依赖加载类型,并发现跨评判者可靠性差异。

Comments 12 pages, 3 figures. Code, data, and pre-registrations: https://github.com/FerdinandSchessl/sycophancy-note-companion

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2606.15140 2026-06-16 physics.flu-dyn 新提交 50%

Vorticity-dynamical analysis of Richtmyer-Meshkov instability based on orbital-spin vorticity decomposition

基于轨道-自旋涡量分解的Richtmyer-Meshkov不稳定性涡量动力学分析

Xi Chen, Tao Chen, Tianshu Liu

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 提出轨道-自旋涡量分解方法,分析激波驱动Richtmyer-Meshkov不稳定性中的涡量动力学,揭示传统涡量范式无法捕捉的涡流物理。

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2606.15081 2026-06-16 physics.soc-ph physics.pop-ph 新提交 50%

Toward a Geopolitical Crisis Observatory: Diagnosing Systemic Risk in News Flows Using Complex Systems Science

迈向地缘政治危机观测站:利用复杂系统科学诊断新闻流中的系统性风险

Didier Sornette

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 提出利用复杂系统科学框架,通过检测相关性变化、放大、持续性和内生性等结构前兆,诊断新闻流中的系统性风险,构建地缘政治危机观测站,将媒体从被动报道转向主动诊断。

Comments 9 pages, Published 11 June 2026, Al Jazeera Centre for Studies, https://studies.aljazeera.net/en/reports

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2605.13909 2026-06-16 cs.GT cs.AI 版本更新 50%

TERMS-Bench: Diagnosing LLM Negotiation Agents Beyond Deal Rate

TERMS-Bench: 在交易率之外评估大语言模型谈判代理

Erica Zhang, Fangzhao Zhang, Aneesh Pappu, Batu El, Jose Blanchet, Susan Athey, Jiashuo Liu, James Zou

机构 * Stanford School of Engineering(斯坦福大学工程学院) Stanford Department of Economics(斯坦福大学经济系) Stanford Graduate School of Business(斯坦福商学院)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 TERMS-Bench通过博弈论框架评估谈判代理,揭示其在交易率之外的性能差异,如盈余提取、线索使用和合规性。

Comments Project Site: https://terms-bench.github.io/

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2605.09370 2026-06-16 cs.DC cs.AI 版本更新 50%

From Detection to Recovery: Operational Analysis on LLM Pre-training with 504 GPUs

从检测到恢复:504 GPU上LLM预训练的运营分析

Daemyung Kang, Eunjin Hwang, Hanjeong Lee, HyeokJin Kim, Hyunhoi Koo, Jeongkyu Shin, Jeongseok Kang, Jihyun Kang, Jinho Heo, Joongi Kim, Junbum Lee, Jungseung Yang, Kyujin Cho, Youngsook Song

机构 * Lablup Inc.(Lablup公司)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文通过分析一个63节点NVIDIA B200生产集群(504 GPU)55天的Prometheus时间序列数据和73天的运营日志,提出了三项定量分析,揭示了多信号检测策略、存储I/O瓶颈和自动重试恢复机制的有效性。

Comments 42 pages, 19 figures, 16 tables. Lablup Technical Report

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2512.16629 2026-06-16 gr-qc hep-ph hep-th math-ph math.MP 版本更新 50%

Universal geometric framework for black hole phase transitions: from multivaluedness to classification

黑洞相变的统一几何框架:从多值性到分类

Shi-Hao Zhang, Zi-Yuan Li, Jing-Fei Zhang, Xin Zhang

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 通过构建结合实分析与覆盖空间理论的几何框架,揭示了黑洞一级相变中热力学、动力学和几何量同步多值行为的普遍数学机制,并基于温度曲线的极值点提出黑洞分类方案。

Comments 20 pages, 2 figures

Journal ref Eur. Phys. J. C 86, 642 (2026)

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