医学 AI

Engineering Signals of Human-AI Collaboration in the Agentic Coding Era: A Longitudinal Analysis of 33,228 Pull Requests from vLLM and SGLang with Implications for Biomedical AI Agents and Bioinformatics Pipeline Developmen

智能体编码时代人机协作的工程信号：对vLLM和SGLang中33228个拉取请求的纵向分析及其对生物医学智能体和生物信息学流程开发的启示

Jiada Li, Xuesong Ye, Olamide Olowoniyi

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

AI总结 该研究对vLLM和SGLang的33228个拉取请求进行纵向分析，发现AI辅助开发提升了开源软件的吞吐量、贡献者参与度及人机协作信号，且增长主要由人类驱动，为生物医学智能体开发提供启示。

Comments 24 pages, 9 Figures

AutoSchema: Live Schema Grounding for Agentic Text-to-Sparql over Heterogeneous Knowledge Graphs

AutoSchema：面向异构知识图谱的智能体文本转SPARQL的实时模式接地

Yiming Zhang, Koji Tsuda

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute for Materials Science（国立材料科学研究所） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所高级智能项目中心） 纠错

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

AI总结 提出无需训练的AutoSchema框架，用于异构知识图谱的智能体文本转SPARQL的实时模式接地，在多项生物医学KGQA等任务中优于TogoMCP，可支持未记录RDF图谱。

FastJM: An R Package for Efficient Implementation of Semiparametric Joint Models for Longitudinal and Survival Data

FastJM：用于高效实现纵向与生存数据半参数联合模型的R包

Shanpeng Li, Emily Ouyang, Ace Isabel Mejia-Sanchez, Xinping Cui, Gang Li

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 FastJM是用于高效实现三类半参数联合模型的R包，采用定制线性扫描算法解决计算瓶颈，提供统一接口支持模型相关操作及动态预测等功能。

Limitations of post accelerating ion beams using the snowplow field in a near-critical density target

近临界密度靶中利用雪犁场加速离子束的局限性

Davide Terzani, Stepan S. Bulanov, Lieselotte Obst-Huebl, Carlo Benedetti, Franklin Dollar, Eric Esarey, Axel Huebl, Aodhan McIlvenny, John Palastro, Jessica Shaw, Carl B. Schroeder, Douglass Schumacher, Mingsheng Wei, Louise Willingale

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文探究级联离子加速方案，讨论将离子束加速扩展至相对论能量的可能性，指出激光驱动离子加速受带电粒子与强电磁场相互作用基本特性限制，该方案或为实现相对论能量提供途径。

Investigating individual writing style as a contributor to gender gaps in science and technology

探究个人写作风格对科技领域性别差距的影响

Kara Kedrick, Ekaterina Levitskaya, Russell J. Funk

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Coleridge Initiative（科尔里奇倡议） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 该研究发现科技领域女性写作风格比男性更具参与性，这种性别化的写作风格差异会影响论文的引用情况，揭示了评价偏见持续存在的微妙渠道。

Leveraging Few-Shot Learning and Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations Across Biological Sex from Scientific Literature

利用小样本学习与大语言模型从科学文献中分析不同生物性别间的血压差异

Yuting Guo, Seyedeh Somayyeh Mousavi, Reza Sameni, Abeed Sarker

专题命中 生物医学文本 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究利用小样本学习、LLaMA3及GPT-3.5等大语言模型，从PubMed文献中提取血压相关信息，分析不同生物性别间的血压差异，生成可视化图表开展研究。

Comments Accepted by the journal of Computers in Biology and Medicine