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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。

2026-07-20 至 2026-07-20 共收录 7 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 诊断辅助 7 篇

2607.15280 2026-07-20 cs.AI 新提交 78%

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx:一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University(山东大学) Nankai University(南开大学) East China Normal University(华东师范大学) National Technological University(国立科技大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题,提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新,实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本,为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

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2607.16122 2026-07-20 cs.AI cs.LG 新提交 57%

CRAFT: Clustering Rubrics to Diagnose Weak LLM Capabilities and Generate Targeted Fine-Tuning Data

CRAFT:聚类评分标准以诊断大型语言模型的能力短板并生成针对性的微调数据

Vipul Gupta, Zihao Wang, Razvan-Gabriel Dumitru, MohammadHossein Rezaei, Aakash Sabharwal, Yunzhong He

机构 * Scale AI(Scale人工智能公司)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究针对评估应指导模型改进及提供训练数据的问题,提出CRAFT方法,将评分标准评估数据集转化为模型能力短板诊断,通过聚类能力描述、评估模型节点等生成微调数据,实验表明该方法能更精准诊断模型弱点并提升性能。

Comments 18 pages, 3 Tables, 2 Figures

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2606.07636 2026-07-20 cs.CV cs.CL cs.MA 版本更新 57%

Crayotter: Traceable Multi-Agent Workflows for Long-Form Video Editing

Crayotter: 用于长视频编辑的可追踪多智能体工作流

Lecheng Yan, Yichong Zhang, Xiantao Xu, Jianze Lin, Ben Pan, Xiaoyu Zheng, Jiawei Qian, Anqi Wu, Jiahui Geng, Ruizhe Li, Fengyu Cai, Jingcheng Niu, Raymond Li, Wenxi Li, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出Crayotter,一个开源多模态多智能体系统,通过三阶段工作流(材料准备、基于工件的编辑研究、工具驱动的执行)实现长视频编辑的可追踪性和选择性修订,在人类评估中优于基线方法。

Comments 10 pages, 5 figures

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2607.16161 2026-07-20 cs.ET 新提交 50%

Adaptive Fault Injection Planning for Multi-Layer Self-Healing AI Infrastructure

用于多层自愈人工智能基础设施的自适应故障注入规划

Saurabh Kulkarni, Yuxin Yang, Rohan Kulkarni, Gautam Nayak

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究多层自愈人工智能基础设施故障注入规划问题,提出ADA-ST自适应方法,用加权故障传播图指导跨层场景选择,构建平台故障传播图,弥补现有测试覆盖不足,通过迭代达全边覆盖,还能跨硬件代际传递知识,揭示跨层漏洞。

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2607.15480 2026-07-20 cs.AI 新提交 50%

A Critical Analysis of Trustworthy AI Tools, Mark Frameworks, and the Implementation Chasms

对可信人工智能工具、标记框架及实施差距的批判性分析

Michael Papademas, Xenia Ziouvelou, Kostas Karpouzis, Vangelis Karkaletsis

机构 * Panteion University of Social and Political Sciences(潘泰翁社会与政治科学大学)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究对可信人工智能工具和标记框架进行批判性分析,利用经合组织数据集,通过实证映射等方法找出伦理重点等方面的不对称,发现当前存在的问题,建议扩大伦理目标、贯穿伦理于生命周期并促进多利益相关者参与,以推动人工智能治理。

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2607.15538 2026-07-20 cond-mat.mtrl-sci 新提交 50%

Terahertz Time-Domain Spectroscopy as a Universal Defect Fingerprinting Tool for Organic Halide Perovskite Solar Cells

太赫兹时域光谱作为有机卤化物钙钛矿太阳能电池通用缺陷指纹识别工具

Inhee Maeng, Young Mi Lee, Jinwoo Park, Seung Jae Oh, Min-Cherl Jung

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对有机卤化物钙钛矿太阳能电池与理论效率的差距,利用太赫兹时域光谱技术,能在室温下对特定缺陷物种定量表征,以MAPbI3为例建立振子强度与缺陷浓度关系,还提出三支柱框架提高电池效率。

Comments New viewpoint for the defect detection using THz-wave absorption property in halide perovksite materials

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2604.04593 2026-07-20 cs.IR cs.AI cs.CL 版本更新 50%

Ruling Out to Rule In: Contrastive Hypothesis Retrieval for Medical Question Answering

排除谬误以确认正确:面向医疗问答的对比假设检索

Byeolhee Kim, Min-Kyung Kim, Young-Hak Kim, Tae-Joon Jeon

机构 * Asan Medical Center(峨山医疗中心) Yonsei University(延世大学) University of Ulsan College of Medicine(蔚山大学医学院)

专题命中 诊断辅助 :diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出对比假设检索框架CHR,通过生成正确和错误假设来提升医疗问答系统检索效果,实验显示在多个基准测试中优于现有方法,有效减少硬负样本污染。

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