科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-08-14 至 2026-08-14 共收录 5 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 生物医学文本 5 篇

2608.13256 2026-08-14 cs.LG cs.AI 新提交 57%

Novel Knowledge-Guided Generative Methods for Synthetic Transcriptomic Data

面向合成转录组数据的新型知识引导生成方法

Francesca Pia Panaccione, Sofia Mongardi, Marco Masseroli, Pietro Pinoli

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学）

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

AI总结该研究针对转录组数据的获取限制，提出并基准测试三种生成对抗网络变体，其中MK-TGAN模型结合图神经网络整合先验知识，生成的合成转录组数据真实性与实用性更优。

2608.12698 2026-08-14 cs.CV 新提交 57%

Class Geometry as Supervision for Sample-Efficient Open-World Detection

类别几何作为样本高效开放世界检测的监督信号

Akash Rao, Zhou Chen, Revanth Reddy Palem, Udhav Ramachandran, Ruth Scimeca, Sathyanarayanan N. Aakur

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

AI总结该研究针对开放世界目标检测的数据稀缺挑战，提出类别几何监督（CGS）框架，通过保留类别间关系结构提升样本效率，在多任务场景中验证了其有效性。

Comments Under review. 12 Pages, 5 figures, 4 tables

2602.09120 2026-08-14 cs.LG 版本更新 57%

SpinCastML an Open Decision-Making Application for Inverse Design of Electrospinning Manufacturing: A Machine Learning, Optimal Sampling and Inverse Monte Carlo Approach

SpinCastML：一种用于电纺制造逆向设计的开源决策应用：一种机器学习、最优采样和逆蒙特卡洛方法

Elisa Roldan, Tasneem Sabir

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

AI总结 SpinCastML通过机器学习和逆蒙特卡洛方法实现电纺逆向设计，整合化学约束和分布感知，提高纤维直径预测精度和设计效率。

Comments Paper published at https://doi.org/10.1021/acsomega.6c07333. The associated software developed in this study is released under the GNU GPL 3.0 license and is openly available as a citable archive at https://doi. org/10.5281/zenodo.18557989

Journal ref Elisa Roldan, Tasneem Sabir; SpinCastML An Open Decision Making Application for Inverse Design of Electrospinning Manufacturing: A Machine Learning, Optimal Sampling, and Inverse Monte Carlo Approach. ACS Omega 2026

2608.12529 2026-08-14 cs.DB cs.AI cs.HC 新提交 50%

SchemaLink: An Intelligent Web Editor for LinkML Schema Curation

SchemaLink：用于LinkML模式管理的智能Web编辑器

Emanuele Cavalleri, Paolo Perlasca, J. Harry Caufield, Justin Reese, Christopher J. Mungall, Marco Mesiti

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结本文提出基于Web的SchemaLink，通过图形化语言和RAG方法简化LinkML模式的设计与管理，生成高质量模式，相关资源开源提供。

2608.12395 2026-08-14 cs.AI 新提交 50%

Research Assistant: AstraZeneca's Agentic System for R&D

研究助手：阿斯利康的研发智能体系统

Piotr Grabowski, Mohamed Alameen, Jorge Bretones, Sabina Cardell, Miguel Carmona, Gavin Edwards, Ben Grainger, Sameh Hassan, Erik Jansson, Artur Kuziakhmetov, Albert Maristany, Hebatallah Mohamed, Andriy Nikolov, Sebastian Nilsson, Mark O'Donoghue, James Pacileo, Ashiq Sultan, Alex Voegele, Michael Ughetto

机构 * AstraZeneca（阿斯利康）

专题命中生物医学文本：biomedical(abstract)

AI总结阿斯利康研发了基于LLM的智能体系统Research Assistant，整合多类生物医学数据，支持两种问答模式，可溯源证据，为研发工作提供支持。

Comments 16 pages, 3 figures