医学 AI

An LLM-based Two-Stage Transformer Framework for Cross-Domain Bearing Fault Diagnosis with Limited Data

基于LLM的两阶段Transformer框架用于跨域轴承故障诊断与有限数据

Jinghan Wang, Feng Cheng, Wentao Wu, Hang Li, Gaoliang Peng, Tianchen Liu

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

AI总结 提出知识引导的两阶段迁移学习框架，使用轻量级GPT-2风格Transformer提取振动信号层次特征，通过原型知识调制和分类自适应实现跨域故障诊断，在仅10%标注数据下达到92.61%准确率。

Comments Accepted as a conference article of AIM 2026

DeepBD: A Grounded Agentic Workflow for Variant Prioritization and Diagnosis of Genetic Birth Defects

DeepBD：一种用于遗传性出生缺陷变异优先级排序和诊断的基于实体的智能体工作流

Shiyu Li, Ziqi Yan, Zhihao Wu, Jielong Lu, Weiran Liao, Jiajun Yu, Genjie Li, Zeyu Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，杭州，中国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 q-bio

AI总结 提出DeepBD，一种结合LLM、预训练证据引擎和专家模块的智能体工作流，用于遗传性出生缺陷的变异优先级排序和诊断，在内部基准上优于现有方法。

A Fusion-Aware Two-Stage Framework for Mispronunciation Detection and Diagnosis in Low-Resource Modern Standard Arabic

低资源现代标准阿拉伯语中融合感知的两阶段错误发音检测与诊断框架

Jing Yang, Shuqing Zhang, Yongyi Deng, Pan Li, Ting Dang, Gongping Huang, Jingdong Chen, Jacob Benesty

机构 * School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Quebec（魁北克大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对低资源现代标准阿拉伯语错误发音检测与诊断中的数据稀缺和域差异问题，提出两阶段端到端框架，集成预训练编码器和因果扩张时序卷积网络，通过多检查点集成推理和N-gram重评分提升稳定性，在IqraEval.2挑战中取得最佳性能。

Comments Accepted to Interspeech 2026

A specialized reasoning large language model for accelerating rare disease diagnosis: a randomized AI physician assistance trial

一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型：随机AI辅助医生试验

Haichao Chen, Songchi Zhou, Zhengyun Zhao, Shikai Hu, Xianghong Jin, Hongwei Ji, Li He, Shuli Li, Yiming Qin, Xin Tan, Runfeng Shi, Yih Chung Tham, Jiaye Zhu, Ye Li, Ye Jin, Longhao Cao, Dawei Li, Honghan Wu, Hongqiu Gu, Guanqiao Li, Tudor Groza, Chunying Li, Dian Zeng, Weihong Yu, Gareth Baynam, Saumya Shekhar Jamuar, Min Shen, Shuyang Zhang, Bin Sheng, Sheng Yu, Tien Yin Wong

机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学部，清华大学） ； Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院眼科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） ； Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院风湿免疫科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院罕见病科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University（西安空军军医大学西京医院皮肤科） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)（东华大学计算机科学与技术学院） ； Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院神经外科） ； Department of Ophthalmology, National University of Singapore（新加坡国立大学眼科） ； Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre（新加坡眼科学研究所，新加坡国家眼科中心） ； Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目） ； Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University（清华大学第一医院儿科） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； School of Health and Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出开源推理大模型RaDaR（32B参数），通过增强推理训练和合成数据，在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型，随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。

Comments 36 pages, 5 figures

A Unified Framework for Runtime Verification and Model-Based Diagnosis in LOLA

LOLA中运行时验证与基于模型诊断的统一框架

Raik Hipler, Martin Leucker, Patrick Rodler

机构 * University of Luebeck（吕贝克大学） ； University of Klagenfurt（克雷格弗尔特大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出在流规范语言LOLA中统一运行时验证与基于模型诊断的框架，通过将系统描述、组件健康状态和观测编码为单一流形式，实现在线故障定位。

ATHENA: Agentic Team for Hierarchical Evolutionary Numerical Algorithms

ATHENA：分层进化数值算法的智能团队

Juan Diego Toscano, Daniel T. Chen, George Em Karniadakis

机构 * Division of Applied Mathematics, Brown University（布朗大学应用数学系） 纠错

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

AI总结 ATHENA通过知识驱动的诊断流程，实现科学计算与科学机器学习的自动化，结合专家蓝图和组合空间，生成高精度数值解和稳定求解器，达到10^-14的验证误差。

Predictive variational inference: Learn the predictively optimal posterior distribution

预测变分推断：学习预测最优的后验分布

Jinlin Lai, Antonio Linero, Yuling Yao

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院） ； Department of Statistics and Data Sciences, University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 提出预测变分推断（PVI）框架，通过优化后验分布使预测分布逼近真实数据生成过程，解决模型误设问题，并实现自动模型诊断。

Comments ICML 2026

SHERLOC: Structured Diagnostic Localization for Code Repair Agents

SHERLOC: 代码修复智能体的结构化诊断定位

Hovhannes Tamoyan, Sean Narenthiran, Erik Arakelyan, Mira Mezini, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Santa Clara, CA 95051, USA（美国加利福尼亚州圣克拉拉） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（国家应用网络安全研究中心 ATHENE） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出SHERLOC框架，通过推理LLM与紧凑仓库工具及自恢复机制，实现无需微调的结构化诊断定位，在SWE-Bench上达到最优定位精度，并提升修复率、降低令牌消耗。

FirmCure:Towards Autonomous and Adaptive Rehosting of Linux-Based Firmware

FirmCure：面向基于Linux固件的自主自适应重托管

Chuan Hong, Zheng Zhang, Lei Zhou, Laisong Li, Chenyifan Liu, Ze Huang, Xu Zhou, Peihong Lin

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出首个LLM驱动的全系统重托管框架FirmCure，通过自适应感知推理、反射合成和自主运行时干预，在10个厂商21个固件上实现100%端口开放率和90.5%服务交互性，显著优于现有方法。

The representation of Convectively Coupled Equatorial Waves and upscale energy transfer in models with explicit and parametrized convection

显式和参数化对流模型中耦合对流赤道波的表征及升尺度能量传递

E. McKinnon-Gray, D. Shipley, J. Methven, T. H. A. Frame, C. Sanchez, A. McCabe, N. M. Roberts

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 比较千米分辨率下参数化对流与允许对流模型对耦合对流赤道波（CCEWs）的模拟，发现允许对流模型模拟的升尺度能量传递更高，CCEWs更连贯，且与观测更接近。

Comments This article is in review at Journal of the Atmospheric Sciences. Copyright in this article may be transferred without further notice

Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering

少样本思维链推理以提示LLMs进行开放式医学问答

Saeel Sandeep Nachane, Ojas Gramopadhye, Prateek Chanda, Ganesh Ramakrishnan, Kshitij Sharad Jadhav, Yatin Nandwani, Dinesh Raghu, Sachindra Joshi

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出MEDQA-OPEN数据集和CLINICR提示方法，通过思维链推理提升LLMs在开放式医学问答中的表现，并引入奖励模型进行答案验证。

Comments The paper is accepted in EMNLP 2024 Findings