医学 AI

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能

Wenjie Li, Yujie Zhang, Fanrui Zhang, Haoran Sun, Renhao Yang, Junjun He, Weiran Huang, Yuanfeng Ji, Chenrun Wang, Kailing Wang, Hongcheng Gao, Kaipeng Zhang, Hanyu Wang, Angela Lin Wang, Xingqi He, Yilin Huang, Shiyi Yao, Lilong Wang, Yankai Jiang, Yirong Chen, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Ming Hu, Gen Li, Yidong Xu, Chengyu Zhuang, Jiawei Liu, Yin Zhang, Lequan Yu, Lu Chen, Yinpeng Dong, Lei Liu, Carlos Gutierrez Sanroman, Yu Qiao, Weijie Ma, Xiaosong Wang, Lei Wang

机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。

Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship

Wrong Design Intent Is Worse Than Never Conditioning: A Derangement-Control Diagnosis of Header Conditioning in CAD Program Completion

错误的设计意图比没有更糟糕：CAD程序完成中头部条件的错位控制诊断

Yang Xiao

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究微调代码语言模型中设计意图头部对CAD生成的影响，通过CADCON及错位控制等方法，发现错误头部会降低依从性，独立指标揭示指标循环性，危害具模式特异性，错误意图会误导生成。

Comments 47 pages, 4 figures. v5: one change in Sec. 6. The repaired-extractor re-run, previously listed as the first follow-up, has now been run under an independent pre-registration: the deficit reproduces on the repaired scoring surface under both tokenizations, bounded by the repair changing only 11.2% of scored rows. Anchor, verdict, per-row scores on both surfaces and run log are public

Alignment Collapse Under KV Cache Quantization: Diagnosis and Mitigation

KV缓存量化下的对齐崩溃：诊断与缓解

Bruce Changlong Xu, Adarsh Kumarappan, Mu Zhou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现低比特KV缓存量化会无声破坏大模型的安全对齐，根源在于安全特征位于低维激活子空间，易受量化噪声影响；提出逐通道缩减（PCR）诊断方法，分类三种失效模式并指导缓解，无需训练即可恢复高达97%的对齐损失。

Comments Preprint. 61 pages, 9 figures

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables

The Geometry of Saturation: Effective Rank Predicts When Labels Stop Helping in Few-Shot Classification

二元少样本分类的谱相图：内在维度、几何饱和与表征诊断

Arnav Gupta

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出饱和指数S(K)作为二元少样本分类中标注停止准则，理论证明其与协方差估计集中度及线性判别稳定性相关，实验验证其与边际精度增益正相关，并划分探索、过渡、饱和三阶段。

Comments 46 pages, 8 figures, 22 tables

A Multimodal Approach to Alzheimer's Diagnosis: Geometric Insights from Cube Copying and Cognitive Assessments

一种多模态阿尔茨海默病诊断方法：来自立方体复制和认知评估的几何洞察

Jaeho Yang, Kijung Yoon

机构 * Department of Electronic Engineering, Hanyang University（电子工程系，翰阳大学） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（人工智能系，翰阳大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出多模态框架，将手绘立方体草图转换为图结构，结合人口统计和神经心理测试分数，用于阿尔茨海默病分类，图表示优于像素模型，多模态融合提升性能。

Style Wins, Substance Loses: A Diagnosis of LLM-as-Judge in Idea Generation

风格取胜，实质落败：对作为创意生成评判者的大语言模型（LLM）的诊断

Fengxian Ji, Yuke Li, Jingpu Yang, Juanfan Wu, Fan Zhang, Zhexuan Cui, Yu Xie, Min Peng, Qianqian Xie, Xiuying Chen, Zhuohan Xie

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本研究针对大语言模型作为创意评判者的风格偏差问题，提出SciStyleBench基准及配套的SciStyleExtractor模块，实验验证该模块可有效降低风格偏差、提升实质区分度，为科学创意评估提供了系统性解决方案。

Comments First three authors are co-first authors

Overshooting the Coordinate: Where Factor Corrections Land on Characteristic Axes

任意轴均可：因子模型的特征轴积分诊断

Useong Shin

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 将帽轴积分诊断扩展到一般特征轴，以桥接阿尔法曲线衡量因子模型定价误差，通过预定特征阶生成前缀投资组合等方法，发现价值、盈利性等轴有系统符号反转。

Comments It is no longer AAAA, but the paper has grown up a little

From Paper to Program: Knowledge Externalization and Bottleneck Diagnosis in AI-Assisted Quantum Many-Body Programming

从论文到程序：AI辅助量子多体代码生成中的知识外化

Yi Zhou

机构 * Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（中国科学院物理研究所，北京100190，中国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 针对AI直接翻译论文为代码时因隐含约定导致失败的问题，提出知识外化方法，通过多阶段人机协作流程将隐式假设显式化，在DMRG和Pfaffian-MPS任务上验证了有效性。

Comments 20 pages, 4 figures. Substantially revised presentation, related-work context, reproducibility documentation, validation-gate wording, limitations, and generative-AI disclosure; numerical results unchanged

HVR-Met: A Hypothesis-Verification-Replanning Agentic System for Extreme Weather Diagnosis

HVR-Met：一种用于极端天气诊断的假设验证-重新规划智能系统

Shuo Tang, Jiadong Zhang, Gengxian Zhou, Qizhao Jin, Qinxuan Wang, Yi Hu, Ning Hu, Hongchang Ren, Lingli He, Shiming Xiang, Jingtao Ding, Jian Xu, Jiaolan Fu, Cheng-Lin Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 针对深度学习天气预报难以应对极端天气诊断的挑战，提出HVR-Met多智能体气象诊断系统，其核心是假设验证-重新规划闭环机制，引入新基准测试，实验证明该系统在复杂诊断场景中表现出色。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

ProbeLLM: Automating Principled Diagnosis of LLM Failures

ProbeLLM：自动化的大语言模型故障原则性诊断

Yue Huang, Zhengzhe Jiang, Yuchen Ma, Yu Jiang, Xiangqi Wang, Yujun Zhou, Yuexing Hao, Kehan Guo, Pin-Yu Chen, Stefan Feuerriegel, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出ProbeLLM框架，通过分层蒙特卡洛树搜索在全局探索与局部细化间分配预算，结合工具增强生成与验证，将故障发现从孤立案例提升为结构化故障模式，揭示更广泛、清晰、细粒度的故障景观。

Can LLMs Accurately Score Medical Diagnoses and Clinical Reasoning?

LLM能否准确评分医学诊断和临床推理？

Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Michael Cameron Gramanie, Ismail Kalla, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Haroon Saloojee, Bruce A. Bassett

机构 * Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（格雷实验室，开普敦，南非） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（南非医学研究理事会疫苗和传染病分析研究组，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Internal Medicine, Charlotte Maxeke Johannesburg Academic Hospital, and Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（内科学系，查理·马克斯凯约翰内斯堡学术医院，以及健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Paediatrics and Child Health, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（儿科学与儿童健康系，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesbu（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究使用LLM陪审团对300例低收入和中等收入国家医院病例的3334个诊断进行评分，发现校准后的LLM评分与专家评分高度一致，且严重错误风险更低，可作为可靠的评估代理。

Batch Effects In Brain Foundation Model Embeddings

脑基础模型嵌入中的批次效应

Ye Tao, Bradley T. Baker, Yu Wu, Anand D. Sarwate, Sandeep Panta, Sergey Plis, Vince D. Calhoun

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究评估了两个脑影像基础模型在多中心fMRI数据集中的嵌入表现，发现嵌入编码了显著的批次相关变异，并探讨了和谐化对嵌入的影响，揭示了不同模型对区域活动和区域交互的偏好。

RareLens: Towards End-to-End Rare Disease Care via Aligning Divergent Large Language Model Reasoning

RareLens：通过对齐不同的大语言模型推理实现端到端罕见病护理

Xi Chen, Hongru Zhou, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Huahui Yi, Rongsheng Wang, Tiancheng He, Kun Wang, Pingping Liu, Qiankun Li, Sicheng Lin, Huiying Ou, Xiaohong Zheng, Tianying Zang, Zhuohang Wu, Leheng Jiang, Kexin Cao, Wenhan Zhang, ChengYi Li, Zhiyang Wang, Songlin Li, Benyou Wang, Ningbei Yin, Shaoting Zhang, Weili Fu, Jian Li, Kang Li

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 针对罕见病诊断难题，RareLens系统利用不同大语言模型推理的差异，通过四个协同模块实现全病程临床决策支持，在真实数据集和外部研究中表现出色，证明对齐模型推理是高不确定性临床决策的有效策略。

Comments 100 pages 7 figures

RESPClinBench: Benchmarking Multimodal Clinical Decision-Making and Longitudinal Disease Management in Respiratory Specialty Care

RESPClinBench：呼吸专科医疗中的多模态临床决策与纵向疾病管理基准测试

Mouxiao Bian, Zhi Chen, Ruiyao Chen, Lu Lu, Hengrui Liang, Chaoyi Huang, Yiluo Lin, Jingru Ding, Yun Zhong, Yueming Su, Jie Xu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学附属第一医院） ； Guangzhou Institute of Respiratory Health（广州呼吸健康研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究开发了呼吸专科多模态临床决策与纵向疾病管理基准RESPClinBench，在两个数据集上评估7种大模型，识别模型在肺结节评估和COPD管理的局限，为模型选择提供临床依据。

The Asymmetric Effects of Knowledge Distillation on Bias in Small Language Models

知识蒸馏对小型语言模型偏见的非对称影响

Plawan Kumar Rath

机构 * Meta 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究发现知识蒸馏对小型语言模型偏见存在非对称影响，明确任务下提升上下文遵循能力，模糊任务下破坏弃权校准，提出PCCD协议可捕捉聚合指标遗漏的危害。

Comments 18 pages, 5 figures. Preprint

VeriLLMed: Interactive Visual Debugging of Medical Large Language Models with Knowledge Graphs

VeriLLMed: 基于知识图谱的医疗大语言模型交互式可视化调试

Yurui Xiang, Xingyi Mao, Rui Sheng, Zixin Chen, Zelin Zang, Yuyang Wu, Haipeng Zeng, Huamin Qu, Yushi Sun, Yanna Lin

机构 * IEEE 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 本文提出VeriLLMed系统，通过整合外部生物医学知识，帮助开发者审计和调试医疗大语言模型的诊断推理过程，识别三种常见诊断错误类型，提升模型可靠性。

Comments Accepted by VIS 2026

3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning

基于血管概率引导衰减学习的稀疏视角动态DSA图像三维血管重建

Zhentao Liu, Huangxuan Zhao, Wenhui Qin, Zhenghong Zhou, Xinggang Wang, Wenping Wang, Xiaochun Lai, Chuansheng Zheng, Dinggang Shen, Zhiming Cui

机构 * School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China ； National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China ； School of Electronic Information ； Communications, Huazhong University of Science ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, USA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV；medical image(comments)

AI总结 提出血管概率引导衰减学习框架，通过静态与动态衰减场互补加权实现稀疏视角DSA重建，降低辐射剂量，并采用渐进训练和时间扰动损失提升质量。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA), 2026; code: https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/VPAL

EEG Foundation Challenge: From Cross-Task to Cross-Subject EEG Decoding

脑电（EEG）基础挑战赛：从跨任务到跨主体的脑电解码

Bruno Aristimunha, Dung Truong, Pierre Guetschel, Seyed Yahya Shirazi, Isabelle Guyon, Alexandre R. Franco, Michael P. Milham, Aviv Dotan, Scott Makeig, Alexandre Gramfort, Jean-Remi King, Marie-Constance Corsi, Pedro A. Valdés-Sosa, Amit Majumdar, Alan Evans, Terrence J Sejnowski, Oren Shriki, Sylvain Chevallier, Arnaud Delorme

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛，提供对应基线模型，旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。

Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

STEAM: A Spatio-TEmporal Alignment Mixture-of-Experts Model with Hierarchical Pre-training for EEG Decoding

STEAM：用于EEG解码的分层预训练时空对齐混合专家模型

Zhu Chen, Dingkun Liu, Yuheng Chen, Dongrui Wu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 STEAM是一种分层迁移框架，通过双分支时空编码器与SSMoE模块实现EEG解码的通用表征学习与范式专业化，在7个数据集的14种评估设置中表现优异且推理成本具竞争力。

Aortic Valve Disease Screening from PPG via Physiology-Guided Self-Supervised Learning

通过生理引导的自监督学习检测PPG中的主动脉瓣疾病

Jiaze Wang, Qinghao Zhao, Zizheng Chen, Zhejun Sun, Deyun Zhang, Yuxi Zhou, Shenda Hong

机构 * Department of Computer Science, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学系） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学国家健康数据科学研究院） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院心内科） ； HeartVoice Medical Technology（心声医疗科技） ； DCST, BNRist, RIIT, Institute of Internet Industry, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、北京人工智能研究所、互联网产业研究所） ； Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学健康科学中心医学技术研究所） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究所） ； State Key Laboratory of Vascular Homeostasis and Remodeling, NHC Key Laboratory of Cardiovascular Molecular Biology and Regulatory Peptides, Peking University（北京大学血管稳态与重塑国家重点实验室、国家心血管分子生物学与调节肽重点实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 本文提出基于生理引导的自监督学习方法，利用大量未标记PPG数据高效筛查主动脉狭窄和反流，实现优于传统监督学习的检测性能。

Comments 33 pages, 8 figures. Under review

Optimized Deferral for Imbalanced Settings

优化不平衡设置下的延迟策略

Corinna Cortes, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了在专家不平衡情况下两阶段学习延迟方法，提出新的成本敏感学习算法MILD，通过改进损失函数和保障机制，提升了图像分类和LLM路由任务的性能。

Comments ICML 2026

Variational Mixture of Graph Neural Experts for Alzheimer's Disease Recognition across Frequency Bands in EEG Brain Networks

用于跨脑电图脑网络频段的阿尔茨海默病识别的变分图神经专家混合模型

Jun-En Ding, Anna Zilverstand, Shihao Yang, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University（鲁特大学工业与系统工程系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Minnesota（明尼苏达大学精神病学与行为科学系） ； Institute of Brain Science, College of Medicine, National Yang-Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学医学院脑科学研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对痴呆症脑电图诊断难题，提出VMoGE框架，结合多频段脑电图分析、变分图神经网络和专家混合架构。实验显示其性能强大，还具有临床转化价值，能关联疾病指标、揭示频段变化，为痴呆症诊断提供新方法和依据。

Same Targets, Different Computation: How Post-Training Divides Work Across Model Layers

指令微调如何改变上游状态影响后期读取：一种跨修补诊断

Yifan Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨指令微调如何通过后期栈与上游状态交互影响后续token选择，通过跨修补诊断发现指令微调模型的后期栈效果依赖自身训练状态，且稀疏特征在其中起中介作用。

Comments 14 pages, 4 figures. Code and compact artifacts: https://github.com/yifan1207/first-divergence-crosspatching

Label-Efficient Bilateral Attention for Parkinson's Disease Screening from Wrist-Worn IMU Signals

通过双通道自监督交叉注意力实现帕金森病检测

Meheru Zannat

机构 * Khulna University of Engineering & Technology（Khulna工程科技大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用双通道自监督交叉注意力模型处理双侧腕部IMU信号，实现对帕金森病与健康对照组及鉴别诊断组的分类，取得高准确率，展示了在少量标注数据下迁移学习的有效性。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

Learning Coarse-to-Fine Osteoarthritis Representations under Noisy Hierarchical Labels

在噪声层次标签下学习粗到细的骨关节炎表示

Tongxu Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文探讨在噪声层次标签下通过双头模型提升骨关节炎诊断的表示学习，通过比较不同3D模型的性能，发现双头监督能提升KL分级指标，并改善潜在表示的层次结构和解剖对齐。

Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations

临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策

Ivan Lopez, Selin S. Everett, Bryan J. Bunning, April S. Liang, Dong Han Yao, Shivam C. Vedak, Kameron C. Black, Sophie Ostmeier, Stephen P. Ma, Emily Alsentzer, Jonathan H. Chen, Akshay S. Chaudhari, Eric Horvitz

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现，发现专家上下文显著提升诊断准确性，而对抗性上下文导致诊断退化，且模型在多轮对话中表现出不同的特性。

Safety-Aware Cascaded Inference for Crop Damage Assessment with Controlled Error Trade-offs

具有可控误差权衡的作物损害评估安全感知级联推理

José Thiéry Messigbédé Hagbe, Gani Kawsar Gounou, Songbian Karim Zimé

机构 * African School of Economics（非洲经济学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对小农户作物损害评估中漏检成本高问题，提出CascadeCropNet级联架构，通过阈值选择满足召回约束，经实验验证该架构能有效减少漏检，在可靠性优先场景下可实现安全导向决策约束。

Comments 44 pages, 7 figures, 12 tables. Submitted to Computers and Electronics in Agriculture, April 2026

Dementia classification from spontaneous speech using wrapper-based feature selection

基于自发语音的痴呆症分类：基于包装的特征选择

Marko Niemelä, Mikaela von Bonsdorff, Sami Äyrämö, Tommi Kärkkäinen

机构 * Faculty of Information Technology, University of Jyväskylä（信息科技学院，于韦斯屈莱大学） ； Public Health Programme, Folkhälsan Research Center（公共卫生计划，福尔哈兰研究中心） ； Faculty of Sport and Health Sciences and Gerontology Research Center, University of Jyväskylä（体育与健康科学学院及老年学研究中心，于韦斯屈莱大学） ； Wellbeing Services County of Central Finland（中央芬兰福祉服务县） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过分析自发语音数据，利用包装法特征选择模型，提出高效且可解释的痴呆症分类方法，证明极端最小学习机在计算效率和分类精度上的优势。

Journal ref Applied Computing and Intelligence, 2026, 6(1): 89-114