医学 AI

Beyond Scalar Scores: Exploring LLM-based Metrics for Clinical Significance Evaluation in Radiology Reports

超越标量分数：探索基于LLM的放射学报告临床意义评估指标

Qingyu Lu, Ruochen Li, Liang Ding, Yufei Xia, Youxiang Zhu, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Alibaba（阿里巴巴） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Massachusetts Boston（马萨诸塞大学波士顿分校） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：radiology(title,abstract)

AI总结 针对放射学报告评估中临床准确性要求，研究基于LLM的指标区分临床错误与无害变体的能力，发现判别偏差，并通过合成数据训练轻量级指标，在成本敏感部署中优于大型模型。

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PSyGenTAB: A Privacy-Preserving Framework for Synthetic Clinical Tabular Data Generation via Constrained Optimization

PSyGenTAB：通过约束优化生成合成临床表格数据的隐私保护框架

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Manasi Chitale, Kedar Hegde, Dhanalakshmi Ramesh, Rashmi S. Manjunath, Amir Rahmani, Hajar Homayouni

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出PSyGenTAB框架，将合成医疗数据生成建模为约束优化问题，通过增强拉格朗日方法嵌入可配置隐私约束，在保证隐私阈值的同时最大化临床数据效用，实验表明合成数据训练的模型性能与真实数据相当。

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Attention mechanisms and transfer learning for robust peach leaf damage classification under domain shift

域偏移下基于注意力机制和迁移学习的鲁棒桃叶损伤分类

Adrián Cánovas-Rodriguez, Miguel A. González-Illán, Maria Fernanda García-Cruz, Pedro Nortes Tortosa, José Salvador Rubio-Asensio, Miguel A. Zamora Izquierdo, Juan Antonio Martínez Navarro, Antonio F. Skarmeta

机构 * Department of Information and Communication Engineering（信息与通信工程系） ； University of Murcia（穆尔西亚大学） ； Department of Irrigation, Centro de Edafología y Biología Aplicada del Segura CEBAS-CSIC（灌溉系，塞格拉应用土壤学与生物技术中心CEBAS-CSIC） 纠错

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

AI总结 提出基于注意力机制和迁移学习的桃叶损伤分类方法，通过CBAM增强EfficientNet模型在公共数据集上达到93.3%准确率，并在本地数据集上通过迁移学习实现93%宏F1分数，有效应对域偏移。