医学 AI

Evaluating medical AI under missing information: same-provider judges and human raters change apparent safety

在信息缺失情况下评估医疗人工智能：同提供者评判者和人类评分者会改变表面安全性

Koyar Afrasyab

机构 * Kinvectum AB（金维图姆公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(title,abstract)

AI总结 研究在信息缺失下评估医疗人工智能，通过删除对话部分对四个模型压力测试，发现评判者选择影响表面安全性，语言模型评判者更宽松，安全差距在于校准，还发布了相关测试工具等。

Comments GitHub https://github.com/KAVentures/health-ai-readiness-robustness

Advancing Multimodal Fusion on Heterogeneous Medical Data with Hybrid Geometry Attention

利用混合几何注意力推进异构医学数据上的多模态融合

Joy Dhar, Manish Kumar Pandey, Nayyar Zaidi, Chen Chen, Maryam Haghighat, Ferdous Sohel, Puneet Goyal

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔分校） ； RoentGen Health（伦琴健康公司） ； Deakin University（迪肯大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Queensland University of Technology（昆士兰科技大学） ； Murdoch University（莫道克大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：healthcare AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对异构医学数据多模态融合难题，提出CURE框架，通过HyFuse层及相关模块逐步整合模态，有效捕捉跨模态交互，降低计算成本，在多数据集上评估显示其性能显著提升，优于领先方法。

Comments ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)