医学 AI

Bayesian uncertainty estimation improves clinical decision making in medical AI agents

贝叶斯不确定性估计改善医学人工智能代理中的临床决策

Frederik Hauke, Patrick Wienholt, Christiane Kuhl, Dyke Ferber, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * University Hospital RWTH Aachen（亚琛工业大学附属医院） ； Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院） ； TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(title)；medical image(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对医学图像分析机器学习模型缺乏置信度度量问题，采用蒙特卡洛随机失活获取认知不确定性信号，添加到点预测提高错误检测AUROC，在临床决策支持代理实验中，以特定形式传达该信号可降低误诊率，凸显其对决策的价值。

Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs

用指南引导的多模态语言模型增强可解释的心脏诊断

Hai-Nam Duy Vuong, Duy-Anh Bui, Trong-Nghia Nguyen, Kim-Ngan Thi Nguyen, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Van-Dem Pham, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University（商业人工智能实验室，技术学院，越南国家经济大学） ； A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University（A2I实验室，费尼卡计算机学院，费尼卡大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT人工智能，VNPT集团） ； FPT University（FPT大学） ； Department of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University Hanoi（越南河内国家大学医学与药学院儿科学系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究针对深度学习模型在心脏诊断中可解释性有限等问题，提出指南引导的多模态框架，通过卷积神经网络、Grad-CAM及结构化解释指南生成诊断报告，实验证明该方法能提升报告质量，增强临床合理性。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at CITA 2026

Rethinking Open-World Video Anomaly Detection: Diagnosing Definition Blindness

重新思考开放世界视频异常检测：诊断定义盲目性

Inpyo Song, Jangwon Lee

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

AI总结 研究开放世界视频异常检测中定义盲目性问题，分解动态定义评估，引入三个定义条件评估指标及DeCoS，指出OWVAD应按定义条件异常评分评估，改进了多个基线模型的定义跟随能力。

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Generative Bayesian Filtering for State Estimation

用于状态估计的生成式贝叶斯滤波

Lei Cao, Sihang Feng, Jixin Yan, Tao Sun, Naichen Shi

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究动态系统状态估计问题，提出生成式贝叶斯滤波框架GBF，用预训练条件生成模型取代简单观测模型，经贝叶斯预测-更新递归及转化，实验证明其提升了状态估计的准确性与鲁棒性。

PointQ-Bench: Benchmarking Diagnostic and Interpretable Point Cloud Quality Assessment

PointQ-Bench：诊断性和可解释的点云质量评估基准

Duanchu Wang, Cheng Li, Junjie Yang, Jing Huang, Zihang Cheng, Zhi Gao, Bohong Zhu, Di Wang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Ningxia University（宁夏大学） 纠错

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

AI总结 提出PointQ-Bench基准，通过异常感知、缺陷诊断、可用性分级和开放式质量报告任务，将点云质量评估从标量评分扩展到全面质量理解，并揭示当前模型在感知与诊断之间的差距。

Training Fast Robot Policies with Slow Foundation Models

用慢速基础模型训练快速机器人策略

Utsav Singh, Pramit Bhattacharyya, Vinay P. Namboodiri, Amrit Singh Bedi

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

AI总结 本文提出VGRS方法，通过利用慢速基础模型训练快速机器人策略，结合LLM生成奖励与视觉分析诊断，提升机器人在复杂任务中的表现和部署效率。

Multivariate Planar Curves: A Statistical Framework for Shape Analysis in Images

多元平面曲线：图像形状分析的统计框架

Issam-Ali Moindjié, Cédric Beaulac, Marie-Hélène Descary

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

AI总结 研究在图像分析的监督分类中用对象轮廓作预测器，开发多元平面曲线统计学习框架，联合建模轮廓保留组件信息，扩展相关工具，经模拟和心脏肥大检测问题验证，该框架能准确恢复参数并提高分类准确性。

SPORD: A Simulation-Propose-then-OR-Dispose Approach for Supply Chain Planning

SPORD：一种用于供应链规划的模拟-提出-然后-优化-处置方法

Jiayin He, Yutong Pan, Sen Yang, Ningxuan Kang, Yongzhi Qi, Jianshen Zhang, Wei Qi, Zuo-Jun Max Shen

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Engineering, UC Berkeley（加州大学伯克利分校工程学院） ； Faculty of Business and Economics, University of Hong Kong（香港大学经管学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对电商供应链规划中孤立项目及面临的难题，提出模拟-提出-然后-优化-处置方法（SPORD）及NetSim平台，通过解耦实现加速模拟与操作闭环，应用后提升服务质量、降低履约率并实现碳减排，推动模拟用于主动规划。

EvoSQL: Memory-Augmented Critic-Generator Co-Evolution for Text-to-SQL

EvoSQL：用于文本到SQL的内存增强型评论家-生成器协同进化

Jiawei Zhou, Jianwei Wang, Chenyu Zhou, Chaojian Shi, Ming Dong, Kai Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究文本到SQL问题，提出EvoSQL协同进化框架，通过生成器与评论家迭代交互、维护内存、验证候选及自蒸馏策略优化微调等，在Spider和BIRD实验中持续改进开源模型，证明该方法是有效途径。