医学 AI

Cardiovascular Digital Twins from Physics Based to Data Driven Approaches

心血管数字孪生：从基于物理的方法到数据驱动的方法

Emmanuel Lwele, Francis Chikweto

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究综述了心血管数字孪生的建模范式，对比了机理模型与数据驱动方法的优劣，介绍了融合物理约束与关系学习的新兴方法，探讨了其临床转化路径，为心血管数字孪生的发展提供了参考。

EHR2Path: Comprehensive Pathway-Level Modeling of Longitudinal Patient Trajectories from Multimodal Electronic Health Records

EHR2Path：从多模态电子健康记录中可扩展地建模纵向患者路径

Chantal Pellegrini, Ege Özsoy, David Bani-Harouni, Matthias Keicher, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM School of Computation, Information and Technology（慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 临床大模型 ：radiology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 EHR2Path通过统一的时序表示建模更广泛的患者信息，提升对住院患者路径的预测和模拟能力，优于现有基线方法。

Bridging the English-Arabic Medical Knowledge Gap: Targeted Low-Rank Adaptation via Causal Layer Selection

缩小英阿医学知识鸿沟：通过因果层选择实现针对性低秩适配

Chaimae Abouzahir, Musa Khan, Hala Ali-Hassan, Congbo Ma, Khaled Saleh, Yousra Sadqi, Jihad Mallat, Walid Al-Eisawi, Nizar Habash, Farah E. Shamout

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Cleveland Clinic Abu Dhabi（克利夫兰诊所阿布扎比分校） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对阿拉伯语医学LLMs性能弱于英文的问题，提出TLoRA方法并构建阿拉伯医学对话基准，通过机制诊断实现针对性适配，提升了阿拉伯语医学任务性能。

HypEHR: Hyperbolic Modeling of Electronic Health Records for Efficient Question Answering

HypEHR：基于超几何建模的电子健康记录用于高效问答

Yuyu Liu, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University（石英布大学计算机科学系） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University（石英布大学生物医学信息学系） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 HypEHR通过超几何建模将电子健康记录中的代码、就诊和问题嵌入超几何空间，利用几何一致的交叉注意力和类型特定的指针头进行问答，预训练后在两个基准上实现高效问答。

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