医学 AI

RadSEM: A Finding-by-Finding Metric for Clinical Consistency in Radiology Reports

RadSEM：放射学报告中临床一致性的逐发现指标

Zhenhong Yang, Zhuoyun Liu, Jintao Fei, Wen Tang, Shichao Quan, Jun Zhao, Jun Xu

机构 * JDH Algo, JD Health International Inc., China ； Department of Big Data in Health Science, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, China ； Zhejiang Engineering Research Center for Hospital Emergency ； Department of Intensive Care Unit, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, Zhejiang, China 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：radiology(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 提出RadSEM指标，通过约束LLM辅助将报告重写为原子发现句，进行矛盾感知的多对多匹配，并计算异常加权的F1分数，在SSREE测试中优于现有指标，实现高一致性评分。

MODE-RAG: Manifold Outlier Diagnosis and Energy-based Retrieval-Augmented Generation Evaluation

MODE-RAG: 基于流形异常诊断和能量的检索增强生成评估

Zehang Wei, Jiaxin Dai, Jiamin Yan, Xiang Xiang

机构 * School of Computer Science & Tech, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of AI and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出MODE-RAG多智能体系统，利用变分自由能和内部注意力状态动态门控干预，结合蒙特卡洛树搜索和logit扰动减少多模态检索增强生成中的幻觉和逻辑捏造。

Comments To be presented at ACL 2026

Probing, Fusion, and Trustworthiness: A Systematic Evaluation of Foundation Model Representations for Multimodal Cancer Analysis

探测、融合与可信度：基础模型表示在多模态癌症分析中的系统评估

Jingyu Hu, Giuseppe Tripodi, Reed Naidoo, Sarah F. McGough, Tapabrata Chakraborti

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The Institute of Cancer Research（癌症研究所） ； Genentech（基因泰克） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 系统评估基础模型表示在计算病理学任务中的性能，发现图像和组学表示互补，多模态融合在单模态不占优时有效，并利用共形预测验证了不确定性感知推理的临床价值。

RubricsTree: Scalable and Evolving Open-Ended Evaluation of Personal Health Agents across Health Memory and Medical Skills

RubricsTree: 面向个人健康代理在健康记忆与医疗技能上的可扩展且不断演进的开放式评估

Weizhi Zhang, Zechen Li, Hamid Palangi, Ben Graef, A. Ali Heydari, Simon A. Lee, Salman Rahman, Ray Luo, Zeinab Esmaeilpour, Erik Schenck, Chloe Zhang, Yamin Li, Menglian Zhou, Philip S. Yu, Daniel McDuff, Lindsey Sunden, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Ahmed A. Metwally

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(abstract)

AI总结 提出RubricsTree框架，通过专家对齐的层次化分类法（含100多个原子布尔规则）和上下文自适应路由，实现可扩展、可审计且不断演进的开放式评估，在HealthBench上使模型性能提升高达约66%。

Beyond Native Success: Auditing Deployment-Interface Exposure of CLIP Backdoors

超越原生成功：审计CLIP后门的部署接口暴露

Kunlan Xiang, Haomiao Yang, Wenbo Jiang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出DIFE框架审计CLIP后门在不同部署接口下的暴露情况，发现原生成功不代表全局安全，并引入BadTextTower填补文本编码器后门缺失。

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型：架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Software（软件学院） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息科技大學） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； ICREA 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用，分析了代理架构、评估方法及安全挑战，强调系统可靠性依赖于模型周边机制，而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

Integration of Federated Learning and Blockchain in Healthcare: A Tutorial

联邦学习与区块链在医疗领域的整合：教程

Yahya Shahsavari, Oussama A. Dambri, Yaser Baseri, Abdelhakim Senhaji Hafid, Dimitrios Makrakis

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)

AI总结 本文探讨联邦学习与区块链在医疗领域的整合，通过三种架构平衡去中心化、可扩展性和可靠性，提升数据安全性和协作效率。