医学 AI

A framework for assessing value and heterogeneity, illustrated using an early model of population screening with a multi-cancer early detection test

评估价值与异质性的框架：以多癌早期检测测试的人群筛查早期模型为例

N Kunst, S Dias, K Payne, S Palmer, MO Soares

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出了拆分价值与异质性的医疗干预价值评估框架，将其应用于英格兰MCED测试的人群筛查模型，发现Galleri筛查每人上限价值为0.135 QALYs，结肠/直肠等三类癌症贡献50%价值，结果稳健，可指导决策与研究优先级。

Comments 15 pages, 2 Figures, 2 Tables

LLM-Guided Heuristic Design from Simulation Traces: A Case Study in Dynamic Production and AGV Scheduling

基于模拟轨迹的大语言模型引导式启发式设计：动态生产与自动导引车调度的案例研究

Jinbo Li, Chuanhao Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出LLM引导的启发式设计框架，通过模拟轨迹诊断优化AGV与生产调度策略，在多组实验中优于多种基线方法，证实模拟轨迹可指导代码层面的策略改进。

Comments 33 pages, 8 figures

SiriusDeliver: Automating Data Warehouse Delivery at Tencent

SiriusDeliver：腾讯的数据仓库交付自动化方案

Haining Xie, Xiaokai Zhou, Jiaming Yang, Siqi Shen, Ziwei Wang, Yifeng Zheng, Tengyue Xu, Yipeng Shi, Zefang Zong, Yang Li, Peng Chen, Jie Jiang, Debiao He, Xiao Yan, Jiawei Jiang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 腾讯提出SiriusDeliver端到端交付自动化智能体，集成三类组件，经离线实验和腾讯云WeData大规模部署验证，可显著提升DW交付的成功率、效率，缩短交付时间与工程师工作量。

Comments 13 pages, 13 figures, 3 tables. Under submission

GALA: Graph-Augmented LLM Agents for Root Cause Analysis and Incident Response in Microservices

GALA：用于微服务根本原因分析和事件响应的图增强大语言模型智能体

Yifang Tian, Yaming Liu, Zichun Chong, Zihang Huang, Yiran Li, Hans-Arno Jacobsen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 针对微服务RCA的现有方法存在局限，提出图增强LLM智能体框架GALA+，结合STRIX与SURE-Score，在基准测试中性能优于最佳LLM基线，获SRE专家认可。

Comments Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12--16, 2026, Munich, Germany

Branch2Skill: Efficient Skill Evolution Through Reasoning Trees

Branch2Skill：基于推理树的高效技能演化方法

Yanwei Ren, Haotian Zhang, Likang Xiao, Jiaxing Huang, Jiayan Qiu, Baosheng Yu, Quan Chen, Liu Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 Branch2Skill是将推理树转化为密集监督信号的框架，通过蒙特卡洛树搜索提取推理证据并提炼更新，在六个基准测试中提升了任务性能与技能演化效率，以GPT 5.5为目标模型时token用量比SkillOpt少73.2%

Comments 9 pages, 6 figures, 3 tables. Technical report

Walking through Discussions: A Mobile Visual Analytics System for In-Situ Group Discussion Analysis

穿行于讨论间：用于现场小组讨论分析的移动视觉分析系统

Yiping Sun, Ziyao Kang, Wei Zeng, Minli Wu, Jiazhi Xia

机构 * Central South University（中南大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究提出移动视觉分析系统MobileGroupVis，适配小屏幕触控交互，用于现场分析课堂小组讨论，可辅助教师监控小组、诊断异常并开展课堂干预。

Comments Accepted by IEEE VIS'26

FailForge: Distilling Procedural Competence from Persistent Failures into Code Agents

FailForge：从持续失败中提取过程能力到代码智能体

Dongyi Lv, Fushun E, Aichen Cai, Liang Huang, Ya Zhang, Qiuyu Ding, Canhui Wu, Zhi Wang, Yuesong Zhang, Jiaqi Wang, Nan Duan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 FailForge 框架将代码智能体的失败案例转化为训练信号，以边际成本恢复超26%失败实例，使 Qwen3.5-4B 在 SWE-bench Verified 上的解决率提升6.6个百分点，增益集中于最难问题。

Improving Constraint Models with LLM Agents

用大语言模型智能体改进约束模型

Florentina Voboril, Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究提出一种基于LLM智能体的框架，通过迭代诊断修复改进约束模型，在9个组合优化问题的27个测试实例中多数表现优于原模型，部分问题求解速度提升超两个数量级，证明自主智能体方法可支持约束模型优化。

Lingjing: A Simulation Testbed for Multi-Agent Embodied Tasks in Open-Ended Cities

Lingjing：面向开放城市多智能体具身任务的仿真测试平台

Xiaohe Li, Yiru Wang, Junhao Fan, Mingyuan Liu, Jie Huang, Kaixin Zhang, Jiahao Li, Chen Qian, Zide Fan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 Lingjing 是一款面向开放城市异构多智能体具身任务的仿真测试平台，支持城市多智能体协同的可复现评估与故障诊断，通过评估视觉语言模型等揭示了环境感知等瓶颈。

JaleesBench: Are AI Assistants Good Spiritual Company?

JaleesBench：AI助手能否成为良好的精神陪伴？

M. Waleed Kadous, Benjamin Olsen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究人员推出JaleesBench基准测试，评估AI助手的精神陪伴能力，发现简单提示指导可提升通用模型的陪伴表现，领域微调助手的优势来自检索和提示层，还可用于改进现有宗教类AI助手。

Comments 21 pages, 8 figures, 4 tables. Open-source harness, scenario bank, proof texts, and full evaluation (model responses and both judges' verdicts): https://github.com/iaser-ai/jaleesbench . Interactive browser for inspecting scenarios, responses, and judge verdicts: https://s.iaser.ai/jb

Queueing Analysis and Cost Optimization in a Diagnostic--Treatment Hospital Queue with Heterogeneous Referred Patients

异构转诊患者的诊疗医院队列中的排队分析与成本优化

Shobha Rani, Rohit Dehru, Raghu Nandan Sengupta

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究针对含初诊与转诊患者的医院队列，构建分析决策框架，推导性能指标，设计负载触发控制，验证结果并优化总成本，采用多种启发式求解器求解。

QSVM-RQNN: Low-Qubit Recurrent Quantum Similarity Learning for Condition Monitoring and Fault Classification

QSVM-RQNN：用于状态监测和故障分类的低量子比特循环量子相似度学习

Amit S. Patel, Himanshu R. Patel, Bikash K. Behera

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对NISQ设备的量子资源限制问题，提出QSVM-RQNN框架，结合QSVM与RQNN实现低量子比特需求，在故障分类任务上达到有竞争力的性能，实现了性能与效率的良好权衡。

Comments 24 Pages, 7 Figures

Silent coverage failures in rare-event searches and a degeneracy index that predicts them

稀有事件搜寻中的静默覆盖失效及可预测该失效的简并指数

Davide Pagno

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对稀有事件搜寻中因模型误设导致的静默覆盖失效，提出泊松-费舍尔简并指数预测失效，通过建模变形恢复覆盖但损失灵敏度。

ConMem: Contribution-Aware Memory for Long-Horizon Manufacturing Inspection Logs

ConMem：面向长周期制造检查日志的贡献感知记忆

Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Lei Liu, Guangyuan Dong, Xing Fu, Yuanyuan Gao, Shuyue Wei, Xin Li, Xiangtian Meng

机构 * Shandong University（山东大学） ； Boston University（波士顿大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Rizhao Steel Holding Group Co., Ltd.（日照钢铁控股集团有限公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对长周期制造检查日志的早期风险筛查需求，提出ConMem贡献感知记忆框架，通过Shapley风格评估保留高价值证据，在真实数据集上实现76.0% QA准确率，大幅减少输入token数与响应时间，可有效保留弱早期信号并提供预警。

From Errors to Rules: Iterative Prompt Optimization for Text Classification

从错误到规则：文本分类的迭代提示优化

Yueying Cui, Renhao Xue, Yi Zhang, Mukul Prasad

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究文本分类的提示优化方法，提出错误引导优化（ERGO）方法，通过诊断-规定-重写反馈循环迭代训练集。该方法在特定任务上准确率最高，能生成可解释规则，还提供了任务特征与最优范式选择的互补框架。

Prompt engineering does not universally improve Large Language Model performance across clinical decision-making tasks

提示工程并不能普遍提升大型语言模型在临床决策任务中的性能

Mengdi Chai, Ali R. Zomorrodi

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究发现提示工程对LLMs在临床决策任务中的性能提升具有高度依赖模型和任务的特性，强调了定制化策略的重要性。

MiraMind: Benchmarking Reliable Mental Health Reasoning beyond Answer Accuracy

MentraSuite：面向心理健康推理与评估的训练后大语言模型

Mengxi Xiao, Kailai Yang, Pengde Zhao, Enze Zhang, Ziyan Kuang, Zhiwei Liu, Weiguang Han, Shu Liao, Lianting Huang, Guojun Xiong, Victor Gutierrez Basulto, Jinpeng Hu, Min Peng, Qianqian Xie, Sophia Ananiadou

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Center for Language and Information Research, Wuhan University（武汉大学语言信息研究中心） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Mount Holyoke College（马歇尔学院） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 MentraSuite通过训练后模型Mindora，提升心理健康推理的可靠性与一致性，适用于复杂的心理健康评估与诊断场景。

Ensemble learning of pathology foundation models for precision oncology

面向精准肿瘤学的病理基础模型集成学习

Xiangde Luo, Xiyue Wang, Feyisope Eweje, Xiaoming Zhang, Juan Luis Gomez Marti, Sarah Cascarino, Sen Yang, Yuchen Li, Ryan Quinton, Jinxi Xiang, Yuanfeng Ji, Zhe Li, Yijiang Chen, Colin Bergstrom, Ted Kim, Francesca Maria Olguin, Kelley Yuan, Matthew Abikenari, Andrew Heider, Sierra Willens, Sanjeeth Rajaram, Robert West, Joel Neal, Adam Schoenfeld, Maximilian Diehn, Chad Vanderbilt, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（放射肿瘤科，斯坦福大学医学院） ； Department of Pathology, Stanford University School of Medicine（病理学系，斯坦福大学医学院） ； Department of Medicine (Oncology), Stanford University School of Medicine（医学系（肿瘤学），斯坦福大学医学院） ； Department of Neurosurgery, Stanford University School of Medicine（神经外科，斯坦福大学医学院） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence（斯坦福大学人本人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有病理基础模型性能不一致、泛化有限的问题，提出ELF集成学习框架，整合5个预训练病理基础模型，在5万余张WSIs上训练后，在多种肿瘤相关任务中性能优于单模型，为病理应用提供新方案。

Comments In this version, we fixed some issues and updated some results

Agentic Visual Reasoning in Whole-Slide Pathology Images via Active Perception

基于主动感知的全切片病理图像智能体视觉推理

Jingyun Chen, Fengchun Liu, Linghan Cai, Songhan Jiang, Shenjin Huang, Hongpeng Wang, Lequan Yu, Yongbing Zhang

机构 * College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出AdaptivePath主动感知框架，通过序列决策实现千兆像素病理切片的视觉推理，在病理VQA基准及TCGA六队列癌症亚型分类上取得最优性能，辅助病理学家诊断。

Comments 14 pages, 5 figures

PARAGraph: Pathology-Anatomy-Aware Hierarchical Graph for Diabetic Retinopathy Grading

PARAGraph：面向糖尿病视网膜病变分级的病理-解剖感知分层图

Ziyang Zhang, Yuankai Huo, Yalin Zheng, He Zhao

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

AI总结 提出病理-解剖感知分层图框架PARAGraph，以三级分层图建模DR分级，在多数据集上实现优于现有方法的性能，预测具临床依据且对分割噪声鲁棒。

Simple Token-Efficient Vision-Language Model for Case-level Pathology Synoptic Report Generation

用于病例级病理学概要报告生成的简单令牌高效视觉语言模型

Zhiyuan Yang, Jiahao Cheng, Vincent Quoc-Huy Trinh, Mahdi S. Hosseini

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering (CSSE), Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系（CSSE），康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） ； Axe Cancer, Centre de recherche du CHUM, Université de Montréal, Montreal, Canada（Axe癌症，CHUM研究中心，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大） ； Institut de recherche en immunologie et cancérologie (IRIC), Université de Montréal（免疫学与癌症研究所（IRIC），蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute, Montreal, Canada（魁北克AI研究所（Mila），蒙特利尔，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出一种简单令牌高效的视觉语言模型，通过5倍放大率的512×512补丁和两阶段监督训练，在有限GPU内存下实现病例级多WSI病理报告生成，显著降低序列长度并提升效率。

Comments DeLTA 2026 Conference Best Paper Award

Loom: Multi-Region Analysis of Spatial Transcriptomics with Local Neighborhoods and Global Trajectories

Loom：利用局部邻域和全局轨迹对空间转录组学进行多区域分析

Siyuan Zhao, Nafiul Nipu, Hossein Fathollahian, Olga Karginova, Hao Chen, Ameen Salahudeen, G. Elisabeta Marai

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

AI总结 Loom是用于空间转录组学分析的视觉计算系统，利用新颖图形符号和计算框架，应对多模态整合挑战，经案例研究和可用性研究评估，有效支持细胞转变及时空表达动态发现。

RoSE: A Robotic Soft Esophagus for Endoprosthetic Stent Testing

RoSE：用于腔内支架测试的机器人软食管

Dipankar Bhattacharya, Sherine Jesna V. A., Leo K. Cheng, Weiliang Xu

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究开发了仿生机器人软食管RoSE作为腔内支架体外测试装置，通过测试两种不同径向刚度支架的径向力、迁移情况及对吞咽功能的影响，为支架评估提供创新平台。

Comments Author accepted manuscript. 31 pages, 13 figures, 3 tables. Published in Soft Robotics (2021). Project page: https://bhattner143.github.io/rose-stent.github.io/

Journal ref Soft Robotics, Vol. 8, No. 4 (2021)

Multimodal deep learning framework to predict strain localization of Mg/LPSO two-phase alloys

预测Mg/LPSO两相合金应变局域化的多模态深度学习框架

Daiki Kuriki, Fabien Briffod, Takayuki Shiraiwa, Manabu Enoki

专题命中 医疗多模态 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究采用多模态深度学习框架，结合三种微观结构描述符，从三维图像预测Mg/LPSO两相合金的压缩局域应变分布，验证了方法的有效性。

Comments Published in Acta Materialia, Volume 281, 120398 (2024)

Journal ref Acta Materialia 281 (2024) 120398

Attributes Should Come from Images, Not Class Names: Distribution-Conditioned Attribute Selection for Vision-Language Models

属性应来自图像，而非类名：视觉语言模型的分布条件属性选择

Gautam Rajendrakumar Gare, Jia Shi, Zhiqiu Lin, Deepak Pathak, John Galeotti, Deva Ramanan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 研究视觉语言模型可解释零样本分类，指出基于类名的描述符视觉证据不足。提出从目标图像集选属性的方法，该方法提升了准确率，性能优于CoOp，用时短，所选属性还能描述数据分布，是一种有效的分布条件属性选择策略。

Comments Accepted at the PFATCV Workshop, ECCV 2026. Project page: https://ggare-cmu.github.io/AttributeSelect/

LoRSA: Toward Generalizable Parameter-Efficient Fine-Tuning for Biomedical Downstream Tasks

LoRSA：面向生物医学下游任务的可泛化参数高效微调方法

Saed Moradi, Benyamin Ghojogh, M. Hadi Sepanj, Yimin Yang, Ashirbani Saha

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Western University（西安大略大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出LoRSA框架，联合学习两类低秩分量实现生物医学视觉模型的参数高效微调，在乳腺密度分类任务中显著提升了模型对未见医学影像域的泛化性能。

Biomedical Knowledge Composition: A Software Engineering Perspective

生物医学知识构建：软件工程视角

Natallia Kokash, Adam S. Z. Bellouma, Paola Grosso

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

AI总结 本文从软件工程视角，阐述生物医学知识图谱的核心地位与相关挑战，提出需借鉴Web工程的可组合可复现实践，为生物医学知识基础设施构建提供研究议程。

A Comparative Study in Surgical AI: Potential and Limitations of Data, Compute, and Scaling

外科AI的比较研究：数据、计算和扩展的潜力与局限

Kirill Skobelev, Eric Fithian, Yegor Baranovski, Jack Cook, Sandeep Angara, Shauna Otto, Zhuang-Fang Yi, John Zhu, Neeraj Mainkar, Margaux Masson-Forsythe, Daniel A. Donoho, X. Y. Han

机构 * Center for Applied AI, Chicago Booth（应用人工智能中心，芝加哥商学院） ； Surgical Data Science Collective（外科数据科学集体） ； Children’s National Hospital（儿童医学中心） ； Operations Management & Tolan Center for Healthcare, Chicago Booth（运营管理与托兰医疗中心，芝加哥商学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文通过2026年最先进的AI方法，研究了外科手术工具检测中的性能和限制，发现即使使用多十亿参数模型和大量训练数据，当前的视觉语言模型在神经外科手术工具检测任务中仍表现不足，且模型规模和训练时间的增加对性能提升效果有限，表明当前AI在手术应用中仍面临显著挑战。

VOICE: A Vision-Omics Foundation Model Integrating Direct and Retrieval-Based Prediction of In-situ Single-Cell Gene Expression

VOICE：一种融合原位单细胞基因表达直接预测与基于检索预测的视觉-组学基础模型

Xin Luo, Yicheng Tao, Haoxuan Zeng, Suyuan Wang, Chenzi Ouyang, Meiqi Zhu, Kai Liu, Shuibing Chen, Jie Liu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Weill Cornell Medicine（威尔康奈尔医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：pathology(abstract)；分类 cs.CV、q-bio

AI总结 该研究提出多模态基础模型 VOICE，通过对比学习对齐 H&E 形态与单细胞表达嵌入，融合直接回归与参考检索分支，泛化性良好且在七项指标上优于现有方法，可从 H&E 图像预测单细胞基因表达。

Demystifying Prediction Powered Inference

解开预测驱动推断之谜

Yilin Song, Dan M. Kluger, Harsh Parikh, Tian Gu

机构 * Department of Biostatistics, Columbia Mailman School of Public Health（哥伦比亚大学生物统计学系、哥伦比亚大学马利曼公共卫生学院） ； Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数据、系统和社会研究所） ； Department of Biostatistics, Yale School of Public Health（耶鲁大学生物统计学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过整合PPI的理论基础和方法学扩展，提供统一的实用工作流程，帮助研究人员负责任地应用预测驱动推断。

Comments updated manuscript