医学 AI

SWE-Doctor: Guiding Software Engineering Agents with Runtime Diagnosis from Multi-Faceted Bug Reproduction Tests

SWE-Doctor: 通过多面缺陷复现测试的运行时诊断引导软件工程智能体

Yaoqi Guo, Yang Liu, Jie M. Zhang, Yun Ma, Yiling Lou, Zhenpeng Chen

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出SWE-Doctor，通过生成多面缺陷复现测试并执行调试，构建运行时诊断记录，结合定位信息指导补丁生成，在SWE-bench Verified和Pro上平均解决率分别达75.7%和59.4%。

Predicting Lethal Outcome (Cause) And Understanding Key Biomarkers Linked With Acute Myocardial Infarction Using Deep Artificial Neural Network And Ensemble Of Machine Learning Methodologies

使用深度人工神经网络和集成机器学习方法预测急性心肌梗死的致命结果（原因）并理解关键生物标志物

Sagnik Ghosh

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 提出一种结合深度人工神经网络与集成机器学习（逻辑回归、随机森林、Light-GBM、Bagging SVM）的自动化模型，用于预测急性心肌梗死致命结果并识别关键生物标志物，旨在提高诊断速度和准确性。

Comments Master of Science (MSc), Thesis Report