医学 AI

An Actionable Diagnosis of Multilingual, Multi-Agent Planning Failures

多语言多智能体规划失败的可操作诊断

Vikas Pahuja, Jonathan Brokman, Omer Hofman, Tamir Nizri, Daniel Vishna, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Kelly Marchisio, Hisashi Kojima, Roman Vainshtein

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本研究针对多语言多智能体系统在非英语场景下的规划失败问题，提出规划-接地失败分类法，开发TART方法，在多语言任务中显著提升了现有系统的性能。

Comments 22 pages, 11 figures

Adaptive Modality Reliability Diagnosis and Restoration for Robust Multimodal Intent Recognition

用于鲁棒多模态意图识别的自适应模态可靠性诊断与恢复

Suraj Kumar, Mohnish Raj, Soumi Chattopadhayay, Chandranath Adak, Ayan Dutta

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出PRIME闭环可靠性引导框架，通过诊断恢复多模态意图识别的不可靠模态，在保持干净数据性能的同时提升了多模态数据各类退化场景下的鲁棒性。

Style Wins, Substance Loses: A Diagnosis of LLM-as-Judge in Idea Generation

风格取胜，实质落败：对作为创意生成评判者的大语言模型（LLM）的诊断

Fengxian Ji, Yuke Li, Jingpu Yang, Juanfan Wu, Fan Zhang, Zhexuan Cui, Yu Xie, Min Peng, Qianqian Xie, Xiuying Chen, Zhuohan Xie

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本研究针对大语言模型作为创意评判者的风格偏差问题，提出SciStyleBench基准及配套的SciStyleExtractor模块，实验验证该模块可有效降低风格偏差、提升实质区分度，为科学创意评估提供了系统性解决方案。

Comments First three authors are co-first authors

The Asymmetric Effects of Knowledge Distillation on Bias in Small Language Models

知识蒸馏对小型语言模型偏见的非对称影响

Plawan Kumar Rath

机构 * Meta 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究发现知识蒸馏对小型语言模型偏见存在非对称影响，明确任务下提升上下文遵循能力，模糊任务下破坏弃权校准，提出PCCD协议可捕捉聚合指标遗漏的危害。

Comments 18 pages, 5 figures. Preprint

A Physics-Flavored Transformer Network for Parametrizing Contraction Dynamics of Engineered Skeletal Muscle Tissues

一种用于工程化骨骼肌组织收缩动力学参数化的物理启发式Transformer网络

Mattias Luber, Timo Betz

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

AI总结 该研究提出物理启发式神经网络（PFNN），将拉伸指数物理模型集成到CNN-Transformer中，通过混合训练范式实现工程化骨骼肌组织收缩动力学的高保真参数化，为高通量生物物理研究提供可靠工具。

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

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

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

KernelBrain: Coarse-to-Fine, Budget-Aware Search for Agentic GPU Kernel Optimization

KernelBrain：面向智能体的GPU内核优化的粗到细、预算感知搜索

Shuai Che, Gang Peng

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

AI总结 KernelBrain是结合LLM引导变异等技术的GPU内核优化智能体，可提升内核质量与搜索效率，在Triton内核任务中获多倍加速且缩短优化时间。

DiagChain: A Diagnostic Benchmark for Evaluating LLM Agents on Evidence-Grounded Attack Chain Reconstruction

DiagChain：用于评估大语言模型智能体基于证据的攻击链重构的诊断基准

Xuyang Liu, Yibin Han, Zhenwei Zhang, Kai Chang, Zhiwei Xu, Tian Qiu, Weixian Deng, Jiabao Gao, Xiaolin Peng, Hai Wan, Xibin Zhao

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对LLM智能体攻击链重构基准的不足，提出DiagChain基准与ECRAG方法，经6种LLM评估发现模型在证据整合与排序环节存在瓶颈，为网络安全智能体改进提供了诊断依据。

Survival Isotonic Distributional Regression

保序分布回归的生存版本

Martin Bladt, Alexander Henzi, Bram van den Heuvel, Johanna Ziegel

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出S-IDR，将IDR扩展至右删失场景，无调参且适配多类型协变量，在基准套件及肝移植MELD评分验证案例中表现良好，配套多语言包可用。

Comments 65 pages, 16 figures, 3 tables. Main text 35 pages; appendices contain all proofs

OncoTriad-QA: A Patient-Level Radiology-Pathology-Genomics Benchmark for Pan-Cancer Reasoning

OncoTriad-QA：用于泛癌推理的患者级放射学-病理学-基因组学基准

Ahnaf Munir, Dannong Wang, Michael W. McDonald, Mubarak Shah, Pegah Khosravi, Yu Tian

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；radiology(title,abstract)；MRI(abstract,abstract_cn)；CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出OncoTriad-QA多模态癌症问答基准及OncoVLM模型，实验显示OncoVLM经微调后在泛癌问答任务上优于现有模型，该基准可用于相关模型的训练与评估。

SAGE: Semantic Explainability of Attention-Based Survival Models in Computational Pathology

SAGE：计算病理学中基于注意力的生存模型的语义可解释性

Abdallah Lamane, Abdul Rahman Diab, Ren-Chin Wu, William Lotter

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV；medical image(comments)

AI总结 该研究提出SAGE框架，可从ABMIL模型提取全局语义解释，在7个TCGA癌症队列的生存预测中恢复预后特征，揭示癌症特异性生物学，为病理学家解释模型行为提供支持。

Comments Proceedings of the MICCAI Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC)

A Deployment-Friendly Foundational Framework for Efficient Computational Pathology

一种适用于部署的高效计算病理学基础框架

Yu Cai, Cheng Jin, Zhengyu Zhang, Jiabo Ma, Fengtao Zhou, Yingxue Xu, Zhengrui Guo, Yihui Wang, Zhengyu Zhang, Ling Liang, Yonghao Tan, Pingcheng Dong, Du Cai, On Ki Tang, Chenglong Zhao, Zhijian Cen, Ying Tan, Xi Wang, Can Yang, Yali Xu, Jing Cui, Zhenhui Li, Ronald Cheong Kin Chan, Yueping Liu, Feng Gao, Xiuming Zhang, Li Liang, Hao Chen, Kwang-Ting Cheng

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（电子与计算机工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（病理学系，南芳医院，南方医科大学） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理学重点实验室） ； Jinfeng Laboratory, Chongqing, China（锦峰实验室，重庆，中国） ； Department of General Surgery (Colorectal Surgery), The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University（普外科（结直肠外科），中山大学第六附属医院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LitePath是一种高效计算病理学基础框架，通过压缩模型和自适应碎片选择器，显著降低计算成本，实现快速、节能的病理图像分析。

Morphology-Aware Implicit Super-Resolution Network for Pathological Images

面向病理图像的形态感知隐式超分辨率网络

Jiaming Liang, QiHui Han, Haolin Chen, Chengxin Ye, Jiawen Liu, Jiazhou Chen, Xiaoqi Sheng, Hongmin Cai

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract,abstract_cn)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有超分辨率方法难以保留病理图像细胞形态的问题，本文提出Morph-ISR框架，在TCGA等数据集上实现最优的LPIPS等指标，可高效保留诊断相关细节并支持边缘部署。

S$^3$-Diff: Structural Semantic Synergy Diffusion Model for High Fidelity Super Resolution of Pathological Images

S³-Diff：用于病理图像高保真超分辨率的结构语义协同扩散模型

Jiaming Liang, QiHui Han, Guangye Ou, Jiawen Liu, Haolin Chen, Xi Zhong, Jiazhou Chen, Xiaoqi Sheng, Hongmin Cai

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有病理图像超分辨率技术易致形态平滑、语义漂移的问题，提出S³-Diff模型，通过SSA与SSFT实现高保真超分，性能优于现有最优方法，源代码将公开。

Assessing the risk of recurrence in early-stage breast cancer through H&E stained whole slide images

通过H&E染色的整张滑片图像评估早期乳腺癌复发风险

Geongyu Lee, Joonho Lee, Tae-Yeong Kwak, Sun Woo Kim, Youngmee Kwon, Chungyeul Kim, Hyeyoon Chang

机构 * Research Team（研究团队） ； Deep Bio Inc.（Deep Bio公司） ； National Cancer Center（国立癌症中心） ； Korea University Guro Hospital（韩国大学Guro医院） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本研究利用深度学习分析H&E染色的整张滑片图像，以预测早期乳腺癌复发风险，展示了该方法在风险分层中的潜力。

Comments 20 pages, 9 figures

Journal ref Scientific Reports 15, 35069 (2025)

Spatial proteomics guided by H&E-based AI reveals recurrence-risk niches in triple-negative breast cancer

基于H&E的AI引导的空间蛋白质组学揭示三阴性乳腺癌的复发风险微环境

Yesung Cho, Ji Hwan Park, Chanil Kim, Hyewon Kim, Honglan Li, Yumin Lee, Geongyu Lee, Sujeong Hong, Seong Min Park, Yoonyoung Lee, Hee Sool Rho, Sumin Lee, Amos Chungwon Lee, Changhwan Lee, Hwanyoung Shim, Hyunwook Kim, Hyeji Shin, Sanha Park, Jihoon Yu, Yoon Hee Shin, Sooheon Kim, Hyunjin Park, Seung Min Park, Sangwan Kim, Yujung Kim, Sung-Im Do, Eun-Young Kim, Dongmyung Shin, Jongbae Park, In-Gu Do

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract,comments)；分类 q-bio

AI总结 本研究开发结合AI复发风险热图与空间蛋白质组学的框架，在TNBC中识别出与复发相关的空间分子特征，构建的13蛋白复合评分可提升预后区分能力，为多尺度生物标志物发现提供新途径。

Comments Triple-negative breast cancer (TNBC), Recurrence, Digital pathology, Artificial intelligence, Spatial proteomics, Tumor microenvironment

Assessment of Conditional Diffusion Model for Synthetic Histopathology Image Generation

用于合成组织病理学图像生成的条件扩散模型评估

Seyed Kahaki, Shijie Li, Weijie Chen, Nicholas Petrick

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对合成组织病理学图像生成的评估问题，提出基于数字病理学预训练基础模型改进的FID、IS及精确率-召回率指标，实验发现改进后的IS与下游细胞核分割性能相关性更高，且生成数据多样性对分割性能的提升作用强于单张图像视觉保真度。

Comments 11 pages, 3 figures

CIGTSurv: Clinical Information Guided Tri-modal Survival Prediction with Local Prototype Association and Global Feature Alignment

CIGTSurv：结合局部原型关联与全局特征对齐的临床信息引导三模态生存预测

Jing Dai, Qibin Zhang, Weiwei Zhou, Mingde Xu, Jingsong Liu, Jingdong Zhang, Hongming Xu

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究针对临床信息未充分利用及多模态异质性问题，提出CIGTSurv框架，结合局部原型关联与全局特征对齐机制，在五个TCGA癌症队列上取得生存预测SOTA性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

The Dark Room in the Reward Channel: Dense Prediction Rewards Collapse GRPO-Trained LLM Agents -- and The Channel, Not the Content, Decides What Works

奖励通道中的暗室：密集预测奖励使GRPO训练的大语言模型智能体崩溃——以及实际有效的方法

Yu Wang

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现密集预测奖励在GRPO训练下会使大语言模型智能体崩溃，通过单因素消融定位原因，提出方差分布标准，还通过受控信号传递矩阵对比奖励通道和辅助损失通道，表明奖励通道至多中性，辅助损失通道有优势。

LocAnyMed: Vision-Language Grounding for Multimodal Medical Images

LocAnyMed：面向多模态医学图像的视觉-语言定位

Zihan Wang, Tong Liu, Zhiwei Wang, Tao Huang, Wentao Jiang, Sihan Ma, Shanshan Ye, Xiaohui Yang, Jing Zhang

专题命中 医疗多模态 ：medical image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究构建多模态医学视觉定位数据集LocAnyMed-200K及理由增强子集LocAnyMed-CoT-20K，通过微调LocateAnything-3B提升医学定位性能，为相关研究提供统一基础。

Comments Technical report; work in progress. 28 pages, 5 figures, and 16 tables. Code: https://github.com/MiliLab/LocAnyMed

Epistemic-aware Vision-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Interpretation

具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读

Xiao He, Huangxuan Zhao, Guojia Wan, Jiancheng Pan, Yanxing Liu, Yong Luo, Juhua Liu, Yongchao Xu, Wei Zhou, Dacheng Tao, Bo Du

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心，武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（computing and Data Science学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法，提升胎儿超声解读的准确性和效率，实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。

Comments KDD 2026

PatTree: a novel approach for automated creation of multimodal, graph-based patient representations for medical classification tasks

PatTree：一种用于医学分类任务的多模态图基患者表示自动构建新方法

Julia Gehrmann, Lars Quakulinski, Hamza Naseem, Oya Beyan

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

AI总结 该研究提出PatTree，一种自动构建的多模态图基患者表示，在ADNI-1队列子集上实现阿尔茨海默病等三分类任务98.5%平衡准确率，可作为临床AI流程的可扩展基础。

ANCHOR-RE: An Agentic Neuro-Symbolic Framework for Grounded Biomedical Relation Extraction

ANCHOR-RE：用于接地生物医学关系抽取的智能体神经符号框架

Shufan Ming, Yikun Han, Gibong Hong, Rui Zhang, Halil Kilicoglu

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 该研究提出ANCHOR-RE框架，将本体引导推理等集成到LLM推理中，在多个BioRE基准及2026年生物医学文章数据集上，该框架性能优于直接LLM提示及部分现有方法，是实用的无训练生物医学文献挖掘方法。

Comments Submitted to Journal of Biomedical Informatics (under review)

High resolution meta-stereomicroscope based on birefringent meta-optics

基于双折射超构光学的高分辨率超构立体显微镜

Liheng Yan, Haowen Liang, Emiliano R. Martins, Yikun Liu, Tao Li, Thomas F. Krauss, Juntao Li, Xue-Hua Wang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种基于双折射超构光学的全超构立体显微镜，通过消除视场不匹配问题实现高横向（435 nm）与深度（1026 nm）分辨率成像，可应用于生物医学与工业检测领域。

Comments 14 pages, 5 figures

Breaking the trade-off between invisibility and sensitivity in electromagnetic sensing

打破电磁传感中隐身性与灵敏度之间的权衡

Yichao Liu, Jiaxue Zhou, Weifeng Han, Hanchuan Chen, Fei Sun, Qin Liao, Hengxiang Zhang, Xiaofan Ji, Yawen Qi

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 该研究通过集成变换光学架构设计多功能核壳结构，研制微波原型实现4.9-5.1 GHz内超3 dB散射抑制与六倍信号增强，解决了电磁传感隐身性与灵敏度的权衡问题，为弱信号检测提供新框架。

Automated ECG Interval Measurement and Wave Delineation Using Fast Fourier Convolution ResNet

基于快速傅里叶卷积残差网络的自动心电图间期测量与波形描记

Farhan Adam Mukadam, Harshit Mishra, Nachiket Makwana, Pradyot Tiwari, Subramani Kandasamy, KVS Hari

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本研究针对心电图间期测量的评估缺口，采用快速傅里叶卷积残差网络，在10646份临床心电图上完成大规模评估，明确了模型的精度、偏差及适用心律范围，为临床应用提供了可靠依据。

Comments 11 pages, 5 figures, and 7 tables. Includes large-scale evaluation on 10,646 12-lead ECGs

WeClawArena: An Auditable Sandbox and Benchmark for Cross-User Agents Collaboration and Security in Human-Centered Agent Networks

WeClawArena：面向以人为中心的智能体网络中跨用户智能体协作与安全的可审计沙箱及基准

Prince Zizhuang Wang, Aojie Yuan, Haiyue Zhang, Xiyang Hu, Yue Zhao, Shuli Jiang

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 WeClawArena是面向以人为中心的智能体网络的可审计沙箱与基准，含124个基础任务及620个场景变体，可评估跨用户智能体协作的效用与攻击成功率，支持安全审计与诊断。

Comments 31 pages