医学 AI

OncoReg: Medical Image Registration for Oncological Challenges

OncoReg：面向肿瘤学挑战的医学图像配准

Wiebke Heyer, Yannic Elser, Lennart Berkel, Xinrui Song, Xuanang Xu, Pingkun Yan, Xi Jia, Jinming Duan, Zi Li, Tony C. W. Mok, BoWen LI, Tim Hable, Christian Staackmann, Christoph Großbröhmer, Lasse Hansen, Alessa Hering, Malte M. Sieren, Mattias P. Heinrich

机构 * Institute of Medical Informatics, University of Lübeck（吕贝克大学医学信息学研究所） ； Institute of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射科和核医学研究所） ； Department of Biomedical Engineering and Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉塞尔理工学院生物医学工程系和生物技术与跨学科研究中心） ； School of Computer Science, University of Birmingham（伯明翰大学计算机科学学院） ； Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团DAMO学院） ； Hangzhou Shengshi Technology Co., Ltd（杭州盛世科技有限公司） ； Department of Radiation Oncology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射肿瘤科） ； EchoScout GmbH ； Radboud University Medical Center, Nijmegen（奈密根大学医学中心） ； Institute of Interventional Radiology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院介入放射科） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(summary_cn,abstract)；medical image(title)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出OncoReg挑战，通过两阶段框架在保护患者隐私的同时开发可泛化的图像配准方法，用于放射治疗中锥束CT与扇束CT的配准，发现特征提取是关键，深度学习和经典方法结合最有效。

Comments 21 pages, 13 figures

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 医学影像 ：CT(abstract,abstract_cn)；medical AI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法，通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习，在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%，缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

Decoding the Alzheimer's Continuum: Interpretable Multi-Gate Routing for Diagnosis and Transition Prediction

解码阿尔茨海默病连续谱：可解释的多门路由用于诊断与转换预测

Yufeng Jiang, Hexiao Ding, Hongzhao Chen, Jing Lan, Xinzhi Teng, Gerald W. Y. Cheng, Yunlin Mao, Zongxi Li, Haoran Xie, Jung Sun Yoo, Jing Cai

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

AI总结 提出M$^3$AD统一框架，利用可解释多门专家混合架构，基于T1加权sMRI同时实现三分类诊断和阶段转换预测，准确率达95.13%。

Comments Accepted by MICCAI2026

Evaluating deep learning models for fault diagnosis of a rotating machinery with epistemic and aleatoric uncertainty

评估深度学习模型在旋转机械故障诊断中的认知不确定性和偶然不确定性

Reza Jalayer, Masoud Jalayer, Andrea Mor, Carlotta Orsenigo, Carlo Vercellis

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences（工程与自然科学学院） ； Department of Information and Communications Engineering（信息与通信工程系） ； Department of Management, Economics and Industrial Engineering（管理、经济与工业工程系） 纠错

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

AI总结 本文首次全面比较了不确定性感知深度学习架构在旋转机械故障诊断中的表现，发现深度集成模型在检测未知故障和噪声数据方面优于其他方法。

The Scaffold Effect: How Prompt Framing Drives Apparent Multimodal Gains in Clinical VLM Evaluation

脚手架效应：提示框架如何驱动临床VLM评估中的表面多模态增益

Doan Nam Long Vu, Simone Balloccu

机构 * Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(summary_cn,abstract)；clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现，在临床VLM评估中，提示中提及MRI可用性即可解释70-80%的性能提升，与图像数据是否存在无关，这种“脚手架效应”揭示了表面评估无法反映真实多模态推理能力。

Med-R2: Perception and Reflection-driven Complex Reasoning for Medical Report Generation

Med-R2：面向医学报告生成的感知与反思驱动复杂推理

Hao Wang, Shuchang Ye, Jinghao Lin, Usman Naseem, Jinman Kim

机构 * The School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； The School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） ； Doubao Medical Group, ByteDance（字节跳动 doubao 医疗集团） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；radiology(abstract)

AI总结 提出Med-R2微调策略，通过引入感知驱动的长推理过程和放射学知识指导，并加入反思机制修正感知错误，提升LVLMs在医学报告生成中的病理特征感知和诊断准确性。

Comments 28 pages, 3 figures, 1 table

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

机构 * Computational Sciences Center of Excellence（计算科学卓越中心） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

Comments Updated with quantitative and expert evaluations

Automated Standardization of Legacy Biomedical Metadata Using an Ontology-Constrained LLM Agent

使用本体约束的LLM代理自动化标准化遗留生物医学元数据

Josef Hardi, Martin J. O'Connor, Marcos Martinez-Romero, Jean G. Rosario, Stephen A. Fisher, Mark A. Musen

机构 * Division of Computational Medicine, Stanford University（斯坦福大学计算医学部） ； Department of Biology, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物学系） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM的元数据标准化系统，通过实时查询标准指南和本体服务，在839条HuBMAP记录上验证，相比纯LLM方法显著提升预测准确性。

Benchmarking Local LLMs for Natural-Language-to-SQL Querying in Biopharmaceutical Manufacturing: An Empirical Benchmark on Consumer-Grade Hardware

在生物制药制造中本地LLM的自然语言到SQL查询基准测试：消费级硬件上的实证基准

Sagar Bhetwal, Rajan Bastakoti, Nirajan Acharya, Gaurav Kumar Gupta, Ambika Baniya Bhandari

机构 * Department of Computer Science, University of the Cumberlands（大学的计算机科学系） ； Department of Computer Science, DePaul University（德保罗大学计算机科学系） ； Youngstown State University（亚当斯州立大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究评估了四种本地部署的开源大语言模型在生物制药制造数据库上的自然语言到SQL生成性能，发现代码调优的通用模型优于领域特定模型，但当前性能仍需人工监督。