医学 AI

EVADE: Evidence-Verified Agentic Diagnosis with Escape

EVADE：带弃权机制的证据验证智能诊断方法

Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Nur Mohammad Fahad

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Murdoch University（默多克大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对医学VLMs不可靠问题，提出无需训练的EVADE方法，通过跨图像视图验证一致性并引入弃权机制，在多医学VQA数据集上提升了校准度与选择性风险，同时维持了准确率。

Eyes on the Image: Gaze Supervised Multimodal Learning for Chest X-ray Diagnosis and Report Generation

聚焦图像：用于胸部X光诊断与报告生成的注视监督多模态学习

Tanjim Islam Riju, Shuchismita Anwar, Saman Sarker Joy, Farig Sadeque, Swakkhar Shatabda

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Brac University（计算机科学与工程系，布拉克大学） 纠错

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

AI总结 本研究基于MIMIC-Eye数据集构建两阶段多模态框架，引入注视监督提升胸部X光诊断准确率与报告空间可解释性，为该领域提供了可复现的新基准。

How Do VLMs Fail? Vision-Operation Misalignment in Compositional VQA

视觉语言模型如何失败？组合式视觉问答中的视觉-操作不对齐

Navya Gupta, Bingjie Xu, Avinash Anand, Timothy Liu, Zhengchen Zhang

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡科技学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究组合式视觉问答中视觉语言模型失败的机制，引入以操作为中心的框架分解失败模式，揭示四种失败模式及传播路径，表明不同失败类型需不同纠正策略，为提升模型可靠性提供基础。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026

When Audio-Language Models Fail to Leverage Multimodal Context for Dysarthric Speech Recognition

音频-语言模型在利用多模态上下文进行构音障碍语音识别时的失效问题

Pehuén Moure, Niclas Pokel, Bilal Bounajma, Yingqiang Gao, Roman Boehringer, Longbiao Cheng, Shih-Chii Liu

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究构建基于SAP数据集的基准，发现现有音频-语言模型无法有效利用构音障碍语音的临床上下文，而LoRA适配方法可将WER降低52%，为包容性ASR提供测试平台。

Large Language Models in Mental Health: A Systematic Review of Applications, Innovations, and Ethical Challenges

心理健康领域的大语言模型：应用、创新与伦理挑战的系统综述

Yisong Chen, Yifan Gao, Sijing Yu, Chuqing Zhao, Yang Lu

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该系统综述梳理了大语言模型在心理健康领域的多类应用、技术创新，同时探讨了其面临的伦理与监管挑战，并倡导建立保障其安全公平部署的框架。

Comments Systematic review. Published in Journal of Industrial Integration and Management (2025). Applications of large language models in mental health, including social media analysis, clinical conversational agents, therapy support tools, multimodal learning, and ethical considerations