医学 AI

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables

LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis Framework for Early Alzheimer's Disease Screening

LSEAD：一种基于大语言模型（LLM）的隐私保护型语音分析框架，用于阿尔茨海默病（AD）早期筛查

Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

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

AI总结 本研究提出基于开源LLM的隐私保护语音分析框架LSEAD，在ADReSS系列数据集上使AD分类准确率提升最多5个百分点，为早期AD筛查提供了实用方案。

A Transferable Autologistic Model for Predicting Rare Failures in Heterogeneous Equipment

一种可迁移的自 logistic 模型，用于预测异构设备中的罕见故障

Islam Benamirouche, Djemel Ziou, Feriel Fass

机构 * Université de Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文针对异构设备罕见故障预测难题，提出可迁移自 logistic 模型，在含27台模拟冰箱的合成数据集上验证了模型的故障概率估计能力，为预测性维护提供支持。

Learning Coarse-to-Fine Osteoarthritis Representations under Noisy Hierarchical Labels

在噪声层次标签下学习粗到细的骨关节炎表示

Tongxu Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨在噪声层次标签下通过双头模型提升骨关节炎诊断的表示学习，通过比较不同3D模型的性能，发现双头监督能提升KL分级指标，并改善潜在表示的层次结构和解剖对齐。

SkillProx: Self-Evolving Agent Skills via Proximal Textual Gradient Descent

SkillProx：基于近端文本梯度下降的自进化智能体技能

Mingxuan Zheng, Yujin Zhou, Chuxue Cao, Boqin Yin, Yuyao Zhang, Jiapeng Sun, Shuaishuai Gong, Sirui Han, Yike Guo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 SkillProx是结合闭环诊断进化与近端优化的自进化智能体技能框架，可提升LLM智能体在分布内外基准的平均准确率3.0个百分点，且两种核心组件具有互补效果。

Comments 23 pages, 4 figures

EMAS: Stabilizing Multi-Agent System Evolution through Evidence-Guided Revision

EMAS：通过证据引导的修正稳定多智能体系统演化

Chao Fei, Qingyi Si, Kaihua Liang, Yanghua Xiao, Panos Kalnis, Hongcheng Guo

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 EMAS 是一种不更新 LLM 参数、利用样本经验修正 MAS 拓扑与提示词的方法，在四个基准和两个 LLM 上提升了准确率并降低了 token 成本，表现优于多数基线方法。

Autonomy-of-Heads: Data-Free Sparse Attention from Frozen Query-Key Geometry

头自主性：基于冻结查询-键几何的无数据稀疏注意力

Yehan Yang, Junyuan Shang, Yang Li, Guanqun Zhao, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出无数据稀疏注意力方法 AoH，通过查询-键投影谱几何识别检索头与流头，在 50% 稀疏度下平均保留全注意力 96.5% 性能，同时显著降低 LLM 的计算延迟与 KV-cache 内存。

AgentChaos: Chaos Engineering for Agent Systems via Programmatic Fault Injection

AgentChaos：通过可编程故障注入实现智能体系统的混沌工程

Gou Tan, Zhensu Sun, Jieke Shi, Ting Zhang, Zilong He, Qingfu Wu, Shuai Liang, Weifeng Sun, Junda He, Pengfei Chen, Chuanfu Zhang, Lwin Khin Shar, David Lo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出AgentChaos框架，在不修改源代码的情况下于LLM API共享层注入故障，评估显示智能体系统鲁棒性取决于自身实现，现有故障诊断方法仍有提升空间。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

108 ps coincidence time resolution through optimized scintillators, photodetectors, readout electronics, and DOI-based timing correction in orthogonally stacked detector configurations

通过优化闪烁体、光电探测器、读出电子学以及正交堆叠探测器构型中基于DOI的时间校正实现108 ps符合时间分辨率

Arisa Sanzen, Yuya Onishi, Takahiro Moriya, Tomohide Omura, Ryosuke Ota

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出正交堆叠的xDetector构型，通过优化闪烁体、光电探测器、读出电子学及三维相互作用CTR校正，使系统CTR达108.6 ps FWHM，较传统探测器提升10.3%，有望助力TOF-PET性能提升