科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-07-01 至 2026-07-01 共收录 5 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 生物医学文本 5 篇

2606.30648 2026-07-01 stat.ME cs.LG math.ST stat.ML stat.TH 新提交 57%

MediEncoder: Nonlinear Representation Learning for High-Dimensional Causal Mediation Analysis

MediEncoder: 高维因果中介分析的非线性表示学习

Shi Bo, Debarghya Mukherjee, AmirEmad Ghassami

机构 * Boston University（波士顿大学）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结提出MediEncoder框架，通过耦合编码器-解码器和交叉因子网络学习低维表示，结合交叉拟合高效影响函数估计自然直接和间接效应，实现高维非线性中介分析的多重稳健估计。

Comments 43 pages, 3 figures

2606.30684 2026-07-01 stat.AP 新提交 50%

Topological reconstruction of Rubin multiple imputation via coarse proximity, Seifert van Kampen gluing and Hurewicz invariants

通过粗邻近、Seifert van Kampen 粘合和 Hurewicz 不变量对 Rubin 多重插补进行拓扑重建

Arturo Tozzi

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结提出一种拓扑重建方法，利用粗邻近图、Seifert van Kampen 粘合和 Hurewicz 不变量分析多重插补数据集的结构，揭示其全局组织模式。

Comments 11 pages, 2 figures

2606.31171 2026-07-01 cs.AI cs.ET 新提交 50%

Cross-Domain Feature Expansion for Tabular Medical Data via Knowledge Graphs Injection

通过知识图谱注入的表格医疗数据跨域特征扩展

Mengying Zhou, Yongjie Yin, Haoyan Xin, Guoping Liu, Yang Chen

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院）； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院）； Independent Researcher（独立研究者）； School of Basic Medical Sciences, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine and Pharmacology（上海中医药大学基础医学院）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结提出MedKGTab框架，利用知识图谱和注意力机制从现有特征推断未收集的生物医学特征，实现跨域特征扩展，优于现有模型。

2606.31085 2026-07-01 cs.AI 新提交 50%

DDIAgents: Mechanism-Conditioned Context Flow for Drug-Drug Interaction Prediction

DDIAgents: 机制条件上下文流用于药物相互作用预测

Zhenqian Shen, Yu Liu, Xiaoyi Fu, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系）； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所）； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域学部）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结提出DDIAgents多智能体框架，通过动态知识编排预测药物相互作用，减少无关信息并生成可解释推理，性能优于现有方法。

2601.12136 2026-07-01 cs.CR cs.CE 版本更新 50%

CoSMeTIC: Zero-Knowledge Computational Sparse Merkle Trees with Inclusion-Exclusion Proofs for Clinical Research

CoSMeTIC：用于临床研究的具有包含-排除证明的零知识计算稀疏默克尔树

Mohammad Shahid, Paritosh Ramanan, Mohammad Fili, Guiping Hu, Hillel Haim

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结提出CoSMeTIC框架，利用计算稀疏默克尔树生成可验证的包含和排除证明，在保护患者隐私的同时实现监管合规，通过亨廷顿病和HIV-1案例验证了隐私与统计保真度的平衡。