医学 AI

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器，用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） 纠错

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

AI总结 提出EasyLens，一种无需训练的即插即用模块，通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强，放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

MultiFair: Multimodal Balanced Fairness-Aware Medical Classification with Dual-Level Gradient Modulation

MultiFair：具有双级梯度调制的多模态平衡公平感知医学分类

Md Zubair, Hao Zheng, Grayson W. Armstrong, Lucy Q. Shen, Gabriela Wilson, Yu Tian, Xingquan Zhu

机构 * School of Computing and Informatics, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校计算机与信息学学院） ； Louisiana Center for Health Innovation and College of Nursing & Health Sciences, University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉法叶分校健康创新中心及护理与健康科学学院） ； Massachusetts Eye and Ear, Harvard Medical School（哈佛医学院马萨诸塞眼耳医院） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达州立大学计算机科学系） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达Atlantic大学电子工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多模态医学分类中数据模态学习不均衡和模型对特定群体不公平的问题，提出MultiFair方法，通过双级梯度调制过程动态调整训练梯度，在多数据集上评估，有效解决了上述挑战。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE Transactions on Medical Imaging

Multimodal Digital Biomarker for Asthma: Complementary Roles of Vocal, Clinical and Demographic Factors

用于哮喘的多模态数字生物标志物：声音、临床和人口统计学因素的互补作用

Vladimir Despotovic, Milena Despotovic, Abir Elbeji, Petr V. Nazarov, Guy Fagherazzi

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对哮喘诊断依赖传统方法、声音生物标志物缺乏临床背景整合的问题，提出多模态专家混合框架，结合声学嵌入与临床人口数据，在匹配队列上评估，模型性能优，还通过分析揭示不同症状个体特征依赖差异，支持哮喘筛查。