医学 AI

Leveraging Resolved Incident History for LLM-Assisted Software Bug Diagnosis

利用已解决的事件历史进行大语言模型辅助的软件错误诊断

Boyuan Guan, Hailu Xu, Jamie Rogers

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 研究利用已解决事件历史进行软件错误诊断，提出OM-RAG方法，将问题索引为三元组并单跳嵌入检索先例，为大语言模型管理员提供支持，实验表明该方法在诊断准确率和修复正确性上优于其他方法。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted at IEEE SMC 2026

Agentic Root Cause Analysis through Evidence-Grounded Reasoning

通过基于证据的推理进行智能根本原因分析

Amaury Wei, Olga Fink

机构 * EPFL - IMOS Laboratory（洛桑联邦理工学院 - IMOS实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对工业异常根本原因诊断依赖人工且现有数据驱动方法有局限的问题，提出AgentRCA框架，结合数字孪生和大语言模型进行推理，在实际设施上评估，性能与监督基线相当且能产生透明推理轨迹，为工业根本原因分析提供实用基础。

Comments 21 pages, 9 figures

Encoding Invisible Causation for Bridge Diagnostic Agents: Triple-Guided Retrieval-Augmented Fine-Tuning with QLoRA

为桥梁诊断代理编码无形因果关系：基于QLoRA的三重引导检索增强微调

Takato Yasuno

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

AI总结 研究针对桥梁损伤原因难以肉眼察觉及专家诊断依赖隐性知识的问题，提出基于QLoRA的三重引导检索增强微调方法（含知识三元组提取等组件），能在消费级硬件上实现内存高效、高精度的桥梁诊断代理。

Comments 13 pages, 7 figures, 6 tables

From Isolated Tasks to Structured Capabilities: A Multilayer Taxonomy for Large Language Models

从孤立任务到结构化能力：大语言模型的多层分类法

Shixin Fang, Jiachen Wo, Wenjuan Qin, Sihang Jiang, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出大语言模型多层分类法，含14个能力领域和91个子技能，以人类认知科学为指导。通过筛选和映射相关论文，分析研究关注情况，揭示领域及子技能分布，此分类法有助于大语言模型研究组织、评估等多方面工作。

Comments 34 pages, 5 figures, 20 tables

What Clinicians Need: Designing, Developing and Evaluating an AI-Based Decision Support System for Autism Assessment

临床医生的需求：设计、开发和评估基于人工智能的自闭症评估决策支持系统

Ulrike Schäfer, William Saakyan, Matthias Norden, Fabrizio Kuruc, Peter Sörries, Isabel Dziobek, Claudia Müller-Birn, Hanna Drimalla

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对成人自闭症诊断复杂且缺专业医生的问题，通过采访临床医生确定挑战与策略，开发SIT-CARE系统，经评估发现其能使临床医生决策路径不同，在自闭症评估诊断中展现潜力，可助力经验不足医生。

Comments 29 pages, 9 figures

Interpretable Depression Detection from Social Media Text Using LLM-Derived Embeddings

使用基于大语言模型的嵌入从社交媒体文本中进行可解释的抑郁症检测

Samuel Kim, Oghenemaro Imieye, Yunting Yin

机构 * Earlham College（埃尔哈姆学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究利用大语言模型和传统机器学习分类器，针对社交媒体文本进行三项心理健康预测任务。通过多数据集五折交叉验证实验发现，零样本LLMs在二元抑郁分类表现好，细粒度严重程度预测差；基于LLM摘要嵌入的监督模型性能更优，为构建有效可解释评估系统提供方向。

Comments This version of the contribution has been accepted for publication at ICAI 2026, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections