医学 AI

Generative Augmentation of Raman Spectra for Glioma Classification

用于脑胶质瘤分类的拉曼光谱生成式增强

Andrei Iuşan, Iulian Vasile, Daria Voiculescu, Ion Petre, Andrei Păun, Bogdan Oancea, Mihaela Păun

机构 * National Institute of Research and Development for Biological Sciences（罗马尼亚生物科学研究与发展国家研究所） ； University of Turku（图尔库大学） ； Research Institute for Artificial Intelligence “Mihai Drăgănescu”, Romanian Academy（罗马尼亚科学院“米哈伊·德拉格内斯库”人工智能研究所） ； University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对脑胶质瘤拉曼光谱数据集小且异质的问题，开发条件变分自编码器生成合成光谱增强真实训练数据，在严格协议下评估，结果表明该方法能提升分类性能，支持深度生成式增强可提高机器学习在相关应用中的鲁棒性。

NVAITC AI Scientist: A Governed End-to-End Research System -- A Hypertension GWAS Case Study

NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例

Eddie Huang, Ken Liao, Iven Fu, Yang-Hsien Lin, Chao-Shun Zhan, Andy Liao, Virginia Chen, Johnson Sun, Pika Wang, Richard Huang, Jiun-Cheng Jiang, Ting-Yuan Liu, Hsing-Fang Lu, Ray Y. Lee, Chi-Chou Liao, Simon See, Fuu-Jen Tsai

机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。

Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables