医学 AI

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

Confidence Calibration for Multimodal LLMs: An Empirical Study through Medical VQA

多模态大语言模型的置信度校准：基于医学视觉问答的实证研究

Yuetian Du, Yucheng Wang, Ming Kong, Tian Liang, Qiang Long, Bingdi Chen, Qiang Zhu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Zhihui Medical Technology (Shanghai) Co., Ltd.（智汇医疗科技（上海）有限公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型在医学任务中置信度与准确性不匹配的问题，提出结合多策略融合询问与专家大语言模型评估的方法，在三个医学VQA数据集上将期望校准误差平均降低40%，提升了模型可靠性。

Comments Accepted by MICCAI 2025

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。

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