医学 AI

Inclusive Federated Learning Through Compliance-Weighted Noise Allocation in Healthcare AI

通过医疗保健人工智能中合规加权噪声分配实现包容性联邦学习

Santhosh Parampottupadam, Melih Coşğun, Sarthak Pati, Maximilian Zenk, Saikat Roy, Dimitrios Bounias, Benjamin Hamm, Sinem Sav, Ralf Floca, Klaus Maier-Hein

机构 * German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心） ； Heidelberg University（海德堡大学） ； Bilkent University（比尔肯特大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； MLCommons 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(title)；clinical AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对联邦学习受隐私等问题限制，引入合规感知框架。通过合规评分工具映射噪声尺度，在肺炎和乳腺MNIST数据集上评估策略。结果表明合规加权分配可让低合规机构加入且不损性能，提供可审计噪声控制。

First, do NOHARM: a medical safety benchmark and randomized study of physician and AI teaming on clinical consultations

首先，不伤害：迈向临床安全的大语言模型

David Wu, Fateme Nateghi Haredasht, Saloni Kumar Maharaj, Priyank Jain, Jessica Tran, Matthew Gwiazdon, Arjun Rustagi, Jenelle Jindal, Jacob M. Koshy, Vinay Kadiyala, Anup Agarwal, Bassman Tappuni, Brianna French, Sirus Jesudasen, Christopher V. Cosgriff, Rebanta Chakraborty, Jillian Caldwell, Susan Ziolkowski, David J. Iberri, Robert Diep, Rahul S. Dalal, Kira L. Newman, Kristin Galetta, J. Carl Pallais, Nancy Wei, Kathleen M. Buchheit, David I. Hong, Vartan Pahalyants, Ernest Y. Lee, Allen Shih, Tamara B. Kaplan, Vishnu Ravi, Sarita Khemani, Thomas A. Buckley, April S. Liang, Daniel Shirvani, Advait Patil, Nicholas Marshall, Kanav Chopra, Joel Koh, Adi Badhwar, Anastasia Perez, Austin J. Schoeffler, Mahbuba Tusty, Chase M. Walton, Liam G. McCoy, David J. H. Wu, Yingjie Weng, Sumant Ranji, Kevin Schulman, Nigam H. Shah, Jason Hom, Arnold Milstein, Arjun K. Manrai, Adam Rodman, Jonathan H. Chen, Ethan Goh

机构 * Harvard Combined Dermatology Program（哈佛联合皮肤科项目） ； Department of Dermatology, Mass General Brigham（麻省总医院皮肤科） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford Center for Biomedical Informatics Research（斯坦福生物医学信息学研究中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Division of Hospital Medicine, Department of Medicine, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院医院医学科） ； Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟医学科） ； Beth Israel Deaconess Hospital–Plymouth（贝塞斯达德acons医院-普利茅斯） ； Department of Medicine, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校医学科） ； Department of Neurology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院神经科） ； Department of Medicine, Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达德acons医学中心医学科） ； Division of Cardiology, Department of Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟心脏病科） ； Department of Cardiovascular Medicine, Summa Health System（Summa健康系统心血管医学科） ； Division of Allergy, Pulmonary, and Critical Care Medicine, Department of Medicine, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校医学科过敏、呼吸科和危重医学科） ； Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院呼吸科和危重医学科） ； Center for Immunology and Inflammatory Diseases, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital（麻省总医院免疫和炎症疾病中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛Broad研究所） ； Division of Pulmonary, Critical Care, and Sleep Medicine, Cambridge Health Alliance（剑桥健康联盟呼吸科、危重医学科和睡眠医学科） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)；clinical AI(abstract)

AI总结 提出NOHARM基准，包含1100个初级到专科咨询案例，评估28个LLM的医疗建议安全性，发现高达22.6%的案例存在严重危害风险，其中遗漏错误占80%以上。

ScatterPrism: convergence for generative simulation and inverse problems in particle and nuclear physics

ScatterPrism：粒子与核物理中生成模拟与逆问题的收敛性

Zeyu Xia, Tyler Kim, Trevor Reed, Judy Fox, Geoffrey Fox, Adam Szczepaniak

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对条件流匹配（CFM）在粒子物理模拟中损失函数过早收敛的问题，提出ScatterPrism生成代理模型，结合物理信息指标确保真实运动学保真度，并推广至高能物理等领域。

Comments 23 pages, 16 figures. Published in Journal of Instrumentation (AI4EIC 2025 proceedings)

Journal ref JINST 21, C07012 (2026)

Evaluating GAN-LSTM for Smart Meter Anomaly Detection in Power Systems

评估GAN-LSTM在电力系统智能电表异常检测中的应用

Fahimeh Orvati Nia, Shima Salehi, Joshua Peeples

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出GAN-LSTM框架用于智能电表异常检测，通过LEAD数据集验证其在电力系统中的有效性，实现F1得分为0.89。

Comments Accepted to IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC) 2026. 6 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/fahimehorvatinia/GAN-LSTM-Smart-Meter-Anomaly-Detection

Journal ref 2026 IEEE Texas Power and Energy Conference (TPEC), 2026

MemOps: Benchmarking Lifecycle Memory Operations in Long-Horizon Conversations

MemOps：在长期对话中对生命周期内存操作进行基准测试

Xixuan Hao, Zeyu Zhang, Zehao Lin, Yihang Sun, Ziliang Guo, Xichong Zhang, Yuxuan Liang, Feiyu Xiong, Zhiyu Li

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（墨天轮（上海）科技有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对长期对话中内存操作评估，引入MemOps基准测试，将对话内存视为操作生命周期，通过可控管道嵌入操作并评估，揭示了当前系统内存操作的问题，推动评估从答案评分转向操作级诊断。

FAIR GraphRAG: A Retrieval-Augmented Generation Approach for Semantic Data Analysis

公平的GraphRAG：一种用于语义数据分析的检索增强生成方法

Marlena Flüh, Soo-Yon Kim, Carolin Victoria Schneider, Sandra Geisler

机构 * RWTH Aachen University（亚琛RWTH大学） ； University Hospital RWTH Aachen（亚琛RWTH大学医院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究针对现有RAG方法缺乏结构化公平化的问题，引入公平的GraphRAG框架，以公平数字对象为基本单元，利用大语言模型支持相关构建与提取，应用于生物医学数据集，显著提升问答效果，展示了公平数据实践与图检索技术结合的可行性。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Knowledge Graph, 2025. Corrects an error in the published abstract: the evaluation dataset is RNA-sequencing data, not single-cell data

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG), Limassol, Cyprus, 2025, pp. 90-97