Who Are You Explaining To? A Multi-Agent System for Audience-Aware XAI Narratives
你在向谁解释？面向受众感知的XAI叙事多智能体系统
专题命中 临床大模型 ：medical AI(abstract)
AI总结 针对现有XAI叙事无法适配不同受众的问题，提出XstrAI多智能体框架，结合三类LLM智能体与修正循环，在糖尿病、中风风险预测任务中，其叙事适配性与保真度优于多数基线。
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。
1. 临床大模型 48 篇
A Novel Tool for Evaluating Effect Modification in Older Adults with ADRD Using Medicare Claims
一种利用Medicare医保索赔评估ADRD老年患者效应修饰的新型工具
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 本研究针对ADRD老年患者，提出PD-Robust分析策略，利用Medicare数据揭示HAC效应异质性，验证其在真实世界研究中的良好性能。
Bridging the English-Arabic Medical Knowledge Gap: Targeted Low-Rank Adaptation via Causal Layer Selection
缩小英阿医学知识鸿沟：通过因果层选择实现针对性低秩适配
机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Cleveland Clinic Abu Dhabi（克利夫兰诊所阿布扎比分校）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 该研究针对阿拉伯语医学LLMs性能弱于英文的问题，提出TLoRA方法并构建阿拉伯医学对话基准，通过机制诊断实现针对性适配，提升了阿拉伯语医学任务性能。
Bridging openEHR and OMOP: Expanded Mappings and Systematic Analysis of Semantic and Structural Limitations in the OMOP CDM
桥接openEHR与OMOP：扩展映射及OMOP CDM中语义与结构局限性的系统分析
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 该研究针对openEHR与OMOP CDM的互操作性问题，实施新一代Eos与OMOCL扩展映射，评估发现部分术语无法匹配、临床概念在OMOP中碎片化，为两大生态系统融合提供依据。
Self-Supervised Audio Representation Learning for Pediatric Asthma Detection in Emergency Care Using Digital Stethoscope Recordings
使用数字听诊器记录进行儿科哮喘检测的自监督音频表示学习
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究探讨用呼吸音记录和机器学习检测儿科哮喘的可行性，利用预训练自监督语音模型提取特征，结合传统机器学习分类器，Wav2Vec 2.0与基于直方图的梯度提升结合表现最佳，为儿科哮喘检测提供非侵入性方法。
Comments Accepted for publication at EMBC2026
Toward Automated Detection of Documentation Inconsistencies in Electronic Health Records
迈向电子健康记录中文档不一致性的自动检测
机构 * Duke University（杜克大学） ； Columbia University Medical Center（哥伦比亚大学医学中心） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究旨在检测电子健康记录中文档不一致性，采用两阶段LLM管道对3000份出院小结进行分析，发现多种类型不一致及反复出现的失败模式，建立了方法基础和概念框架以指导后续大规模分析。
Differentiable Cardiac Electrophysiology Simulations for Dynamical State and Parameter Estimation
用于动态状态和参数估计的可微心脏电生理模拟
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究心脏电生理模拟，提出可微模拟方法，通过定义损失函数并经基于梯度的优化最小化，结合有限差分法和平滑粒子流体动力学方法，能学习参数恢复动态，可应用于多种数据，有助于心律异常诊断及心脏个性化模型发展。
NVAITC AI Scientist: A Governed End-to-End Research System -- A Hypertension GWAS Case Study
NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例
机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室）
专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)
AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。
Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables
A censoring-aware target interface for tabular foundation models in survival prediction
生存预测中用于表格基础模型的删失感知目标接口
专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)
AI总结 研究针对表格患者数据事件发生时间预测中右删失问题，提出SurvFM-RMST框架，将生存结果转换为伪观察目标用于RMST回归，在模拟和多数据集测试中表现良好，支持其作为删失生存数据与表格基础模型预测的接口。
Comments 33 pages, 5 figures. Supplementary Information included as an ancillary file
Are LLMs Ready to Assist Physicians? PhysAssistBench for Interactive Doctor-Patient-EHR Assistance
LLMs 是否已准备好辅助医生？PhysAssistBench：交互式医患-电子病历辅助基准
机构 * Aalto University（阿尔托大学） ； Tencent（腾讯） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)
AI总结 提出PhysAssistBench基准，通过构建交互式患者代理评估LLM在医患-EHR交互中的协调能力，发现当前模型不可靠，瓶颈在于多维度协调而非单一能力。
Comments 34 pages with 8 figures
Aligning Clinical Needs and AI Capabilities: A Survey on LLMs for Medical Reasoning
对齐临床需求与人工智能能力：医学推理大语言模型综述
机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Hong Kong University（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Peking Union Medical College Hospital（北京地坛医院） ； West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 综述医学大语言模型在医疗领域的进展，提出双视角方法，连接临床实践与计算方法，建立五级能力方案并关联推理模式与医学任务，引入基准数据集并报告模型结果，讨论进展与挑战及未来方向。
Comments Accepted by Machine Intelligence Research
TriPAH: Imbalance-Aware Tri-Prompt Affinity Hashing for Cross-Modal Medical Retrieval
TriPAH：面向跨模态医学检索的不平衡感知三提示亲和哈希
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出TriPAH框架，通过本体引导的患者级提示、轻量级提示-令牌混合器及不平衡感知多任务目标，解决跨模态医学哈希检索中的语义碎片、长尾标签和量化脆弱性问题，在三个数据集上超越现有方法。
Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables
Landmarking with Latent Class Mixed Models for Dynamic Prediction of Time-to-event Data with Heterogeneous Biomarker Trajectories
基于潜在类别混合模型的地标法用于异质性生物标志物轨迹的生存数据动态预测
专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)
AI总结 针对电子健康记录中异质性纵向轨迹，提出结合潜在类别混合模型的地标法，实现高效动态风险预测，并通过模拟和真实数据验证性能。
Uncertainty-Aware Longitudinal Forecasting of Alzheimer's Disease Progression Using Deep Learning
基于深度学习的阿尔茨海默病进展不确定性感知纵向预测
机构 * Department of Computer Science and Engineering, R.V. College of Engineering（计算机科学与工程系，R.V.工程学院） ； School of Computer Science, University of Nottingham（计算机科学学院，诺丁汉大学）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出结合序数诊断预测、多时间轨迹生成和分解不确定性估计的概率框架，使用Temporal Fusion Transformer和混合密度网络预测五年轨迹，在ADNI上优于基线模型，并分离偶然与认知不确定性。
TTFT-Aware Graph Chain-of-Thought:Distance-Indexed Neural A* for Low-Hallucination Multi-Hop Medical Reasoning
TTFT感知的图链式思维：用于低幻觉多跳医学推理的距离索引神经A*
机构 * Tanit Healthcare Technologies, Tunisia（突尼斯塔尼特医疗技术公司）
专题命中 临床大模型 ：clinical LLM(abstract)
AI总结 提出一种生产级GraphRAG框架，通过距离索引的神经A*算法在医学知识图谱中导航，结合PLL精确距离和AStarNet启发式，实现低延迟、低幻觉的多跳推理，并改善首令牌时间。
A Machine-Learned Comorbidity Index
机器学习共病指数
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa, USA（电气与计算机工程系，爱荷华大学，爱荷华，美国） ； Department of Computer Science, University of Iowa, Iowa, USA（计算机科学系，爱荷华大学，爱荷华，美国） ； Department of Internal Medicine, University of Iowa, Iowa, USA（内科学系，爱荷华大学，爱荷华，美国）
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 提出一种机器学习共病指数（MLCI），通过最大化学习分数与多个临床结果之间的归一化希尔伯特-施密特独立性准则（nHSIC）来映射诊断代码为单一标量，捕获非线性风险-结果依赖，并在多个EHR数据集上优于基线方法。
Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea. 35 pages
Hierarchical Modeling of ICD Codes in EHR Foundation Models
EHR基础模型中ICD码的分层建模
机构 * School of Interactive Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院交互计算学院） ； Optum AI
专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)
AI总结 研究利用ICD-10-CM层次结构作为归纳偏置，通过序列增强和图注入两种机制改进EHR表示学习，实验表明显式编码层次结构在域内和跨数据集任务中均优于扁平表示。
Revisiting the ABCs of Working with AI: A Replication with Radiologists
重新审视与AI合作的ABC：一项针对放射科医生的复制研究
专题命中 临床大模型 ：pathology(abstract)
AI总结 本研究在放射科医生分析胸部X光片的场景中，复制了Caplin等人关于能力和信念校准影响AI辅助收益的发现，验证了其外部有效性。
