医学 AI

BioHarness: Substrate-Aware Evidence Assembly for Biomedical Question Answering across Literature, Knowledge Bases, and Biological Atlases

BioHarness：面向生物医学问答的底物感知证据组装——跨文献、知识库和生物图谱

Meng Xiao, Chuan Qin, Jinmiao Chen, Yihang Cheng, Yuanchun Zhou, Hengshu Zhu

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出BioHarness，通过级联控制机制在文献检索、知识库和生物图谱间选择性组装证据，提升生物医学问答准确率，在19,302个问答项上得分从65.9提升至71.0。

Comments 14 Pages, 11 Figures, Keywords: biomedical question answering; retrieval-augmented generation; large language models; evidence assembly; biomedical knowledge bases; biological atlases

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。

Semi-Automatic Correction of 3D Tubular Structure Skeletons via Component-Wise MST and Filtered Delaunay Triangulation

三维管状结构骨架的半自动校正：基于分量最小生成树与过滤Delaunay三角剖分

Ruoxuan Yang, Chuan Li

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种半自动方法，通过用户选择源点和目标点，结合分量最小生成树和过滤Delaunay三角剖分，重建合理的中心线连接，校正骨架拓扑伪影。

Comments Accepted at ACM ICMR 2026

Journal ref In Proceedings of the International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '26), June 16--19, 2026, Amsterdam, Netherlands. ACM, New York, NY, USA, 10 pages

Ensembles of Large Language Models for Identifying EQ-5D Studies in PubMed Based on Their Abstracts

基于摘要识别PubMed中EQ-5D研究的大型语言模型集成

Zhyar Rzgar K. Rostam, Márta Péntek, János Tibor Czere, Zsombor Zrubka, László Gulácsi, Gábor Kertész

机构 * Doctoral School of Applied Informatics and Applied Mathematics, Obuda University（欧布达大学应用信息学与应用数学博士学院） ； John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University（欧布达大学约翰·冯·诺伊曼信息学学院） ； Doctoral School of Innovation Management, Obuda University（欧布达大学创新管理博士学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出多阶段框架集成Gemini和Gemma等LLM，通过少样本提示、权重集成和软堆叠元分类器，自动检测PubMed中EQ-5D研究，加权集成F1达0.74。

Comments 6 pages, 7 tables, 8 equations

Applicability Condition Extraction for Therapeutic Drug-Disease Relations

治疗性药物-疾病关系的适用条件提取

Guanting Luo, Noriki Nishida, Yuji Matsumoto, Yuki Arase

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出从生物医学文献中提取药物-疾病治疗关系适用条件的任务，构建首个手动标注数据集，并改进LoRA方法以考虑药物与疾病间关系，在多个评估设置中优于基线。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026