医学 AI - arXivDaily 专题

2607.20848 2026-07-24 cs.AI 新提交 78%

Auditing Evidence Use in Medical LLM Diagnosis

医学大语言模型诊断中证据使用的审计

Junchi Liao, Jiawen Deng, Fuji Ren

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）

专题命中临床大模型：diagnosis(title,abstract)

AI总结研究医学大语言模型诊断时证据使用情况，通过分解患者信息为证据单元等方法审计，在多个数据集上评估五个模型，发现准确性可能掩盖证据使用问题，结果促使对医学大语言模型评估进行角色感知审计。

2605.25050 2026-07-24 stat.AP cs.LG q-bio.QM stat.ML 版本更新 60%

Multimodality Stacking with Blockwise missing values and application to the PIONeeR biomarkers study for prediction of resistance to immunotherapy

具有分块缺失值的多模态堆叠及其在预测免疫治疗耐药性的PIONeeR生物标志物研究中的应用

Mohamed Boussena, Florence Monville, Jacques Fieschi-Meric, Frederic Vely, Pierre Milpied, Julien Mazieres, Maurice Perol, Eric Vivier, Laurent Greillier, Fabrice Barlesi, Sebastien Benzekry

机构 * Inria – Inserm team COMPO, COMPutational pharmacology and clinical Oncology, Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée, Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille, Inserm U1068, CNRS UMR7258, Institut Paoli-Calmettes, Pharmacy faculty, Aix-Marseille University（Inria - Inserm COMPO团队，计算药理学和临床肿瘤学，Inria Sophia Antipolis -地中海， Marseille癌症研究中心，Inserm U1068，CNRS UMR7258，Paoli-Calmettes研究所，药学系，Aix-Marseille大学）； Veracyte SAS, Marseille, France（Veracyte SAS，法国马赛）； Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM), Marseille, France（马赛公共医院（APHM），法国马赛）； Toulouse University Hospital, Toulouse, France（图卢兹大学医院，法国图卢兹）； Centre Leon Berard, Lyon, France（Leon Berard中心，法国里昂）； Innate Pharma, Marseille, France（Innate Pharma，法国马赛）； Université Paris Saclay, Gustave Roussy, Inserm, Prédicteurs Moléculaires et nouvelles cibles en oncologie (U981), F-94805, Villejuif, France（巴黎萨克雷大学，Gustave Roussy，Inserm，分子预测与肿瘤学新靶点（U981），法国维尔若，F-94805）

专题命中临床大模型：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结提出多模态堆叠框架MSB，通过独立建模各模态特征并利用交叉验证堆叠元学习器聚合预测，解决高维和分块缺失问题，在PIONeeR研究中预测非小细胞肺癌免疫治疗无进展生存期，性能优于基线算法。

1. 临床大模型 2 篇

Auditing Evidence Use in Medical LLM Diagnosis

Multimodality Stacking with Blockwise missing values and application to the PIONeeR biomarkers study for prediction of resistance to immunotherapy