医学 AI

Topological reconstruction of Rubin multiple imputation via coarse proximity, Seifert van Kampen gluing and Hurewicz invariants

通过粗邻近、Seifert van Kampen 粘合和 Hurewicz 不变量对 Rubin 多重插补进行拓扑重建

Arturo Tozzi

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种拓扑重建方法，利用粗邻近图、Seifert van Kampen 粘合和 Hurewicz 不变量分析多重插补数据集的结构，揭示其全局组织模式。

Comments 11 pages, 2 figures

Cross-Domain Feature Expansion for Tabular Medical Data via Knowledge Graphs Injection

通过知识图谱注入的表格医疗数据跨域特征扩展

Mengying Zhou, Yongjie Yin, Haoyan Xin, Guoping Liu, Yang Chen

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学技术学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； School of Basic Medical Sciences, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine and Pharmacology（上海中医药大学基础医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出MedKGTab框架，利用知识图谱和注意力机制从现有特征推断未收集的生物医学特征，实现跨域特征扩展，优于现有模型。

DDIAgents: Mechanism-Conditioned Context Flow for Drug-Drug Interaction Prediction

DDIAgents: 机制条件上下文流用于药物相互作用预测

Zhenqian Shen, Yu Liu, Xiaoyi Fu, Quanming Yao

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴跨学科领域学部） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出DDIAgents多智能体框架，通过动态知识编排预测药物相互作用，减少无关信息并生成可解释推理，性能优于现有方法。

CoSMeTIC: Zero-Knowledge Computational Sparse Merkle Trees with Inclusion-Exclusion Proofs for Clinical Research

CoSMeTIC：用于临床研究的具有包含-排除证明的零知识计算稀疏默克尔树

Mohammad Shahid, Paritosh Ramanan, Mohammad Fili, Guiping Hu, Hillel Haim

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出CoSMeTIC框架，利用计算稀疏默克尔树生成可验证的包含和排除证明，在保护患者隐私的同时实现监管合规，通过亨廷顿病和HIV-1案例验证了隐私与统计保真度的平衡。

Electrophoretic motion of a liquid droplet with Brinkman-screened internal hydrodynamics

具有Brinkman屏蔽内部流体动力学的液滴电泳运动

Sutapa Mandal, Subrata Majhi

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文发展了球形多孔液滴电泳理论，通过Brinkman-Debye-Bueche方程描述内部流动，推导了任意Debye层厚度下的闭式迁移率表达式，揭示了渗透率对迁移率的非单调影响。

Comments 27 pages, 6 figures

Specialisation and experience of research teams: Which matters more for the impact of their publications?

研究团队的专业化与经验：哪个对论文影响力更重要？

Emil Dolmer Alnor

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文引入团队经验概念，基于近百万篇生物医学论文，发现团队经验和专业化均与引用影响力正相关，但经验的相关性更强。

Comments Submitted for review to Journal of Research on Research

Ultrasensitive infrared-to-visible artificial vision via self-evolving projection guided by single-pixel detection

通过单像素检测引导的自进化投影实现超灵敏红外到可见光人工视觉

Yao Wang, Baolei Liu, Muchen Zhu, Linjun Zhai, Dajing Wang, Zhaohua Yang, Fan Wang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出自进化红外到可见光上转换系统（SIVIS），结合单像素检测与迭代优化投影，实现极低光下实时红外可视化，检测极限达0.11光子/像素/帧。

Comments 23 pages, 5 figures

Scalable and Calibrated Sampling for Bayesian Generalized Linear Mixed Model via Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo

基于随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛的可扩展且校准的采样：用于贝叶斯广义线性混合模型

Youngsoo Baek, Andrea Agazzi, Felipe A. Medeiros, Samuel I. Berchuck

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对广义线性混合模型的随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛算法，通过Fisher恒等式构建梯度估计器，实现大规模数据下的准确后验推断，并通过模拟和电子健康记录分析验证了方法的有效性。

Comments 29 pages, 5 figures

Synthesized Annotation Guidelines are Knowledge-Lite Boosters for Clinical Information Extraction

合成的标注指南是临床信息提取的低知识提升器

Enshuo Hsu, Martin Ugbala, Krishna Kumar Kookal, Zouaidi Kawtar, Nicholas L. Rider, Muhammad F. Walji, Kirk Roberts

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦克威廉姆斯生物医学信息学院） ； School of Dentistry, University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心牙科学院） ； Enterprise Development and Integration, University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心企业开发与集成部） ； Virginia Tech Carilion School of Medicine, Department of Health Systems & Implementation Science（弗吉尼亚理工大学卡里利恩医学院卫生系统与实施科学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种无需人工输入的自改进方法，利用LLM生成标注指南，提升临床信息提取性能，实验显示在多个基准测试中取得显著改进。

RAMSES: Secure high-performance computing for sensitive data

RAMSES：面向敏感数据的安全高性能计算

Peter Heger, Lech Nieroda, Roland Pabel, Christoph Stollwerk, Stefan Borowski, Kamil Tokmakov, Michael Commer, Martin Peifer, Stefan Wesner, Viktor Achter

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出RAMSES系统，通过硬件内存加密、文件加密和多层安全架构，在保证高性能的同时实现数据全生命周期加密，满足GDPR等标准，性能影响有限。

Comments 27 pages, 5 figures, 2 tables

Geometry-Preserving Reduced-Order Modeling via Immersed Tensor Decomposition (ITD)

通过浸入式张量分解（ITD）实现几何保持的降阶建模

Lei Zhang, Jiachen Guo, Guowei He, Thomas J. R. Hughes, Wing Kam Liu

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出浸入式张量分解（ITD）框架，结合无网格几何表示与可分离降阶求解器，在规则背景体素网格上实现大规模仿真，通过精确Dirichlet公式强加边界条件，无需变分惩罚或界面求积。

Interleaved diffractive networks for information transfer through random diffusers

交织衍射网络用于通过随机衍射器的信息传输

Yuhang Li, Yiyang Wu, Shiqi Chen, Xilin Yang, Aydogan Ozcan

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种通过随机和未知衍射器传输信息的交织衍射光学网络，利用被动结构层减少散射，同时开发了光-数字混合系统提升信息传输的鲁棒性与重建精度。

Comments 25 Pages, 8 Figures

Journal ref Laser & Photonics Reviews (2026)

Assessing Monotone Dependence: Area Under the Curve Meets Rank Correlation

评估单调依赖性：曲线下面积与秩相关的结合

Eva-Maria Walz, Andreas Eberl, Tilmann Gneiting

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文统一了连续和二分结果下单调依赖性的度量，引入非对称等级相关（AGC）和单调关联系数（CMA），连接了AUC与Spearman's Rho，并建立了中心极限定理和DeLong型检验。

Comments Substantially expanded and revised

A Unified Three-Stage Weighting Framework for Causal Inference and Mediation Analysis under Case-Control Sampling

病例对照抽样下因果推断与中介分析的三阶段统一加权框架

Tarikul Islam, Mahbub A. H. M. Latif

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对病例对照研究中回顾性抽样导致的人群结局分布扭曲问题，提出三阶段加权框架，结合密度比学习、标签偏移校正和边际结构模型，估计总效应和路径特异性中介效应。

Comments 46 pages, 3 figures

Hybrid-IR: Dual-Path Hybrid Retrieval with Iterative Reasoning for Complex Medical Question Answering

Hybrid-IR: 面向复杂医学问答的双路径混合检索与迭代推理

Sheng Wan, Jiahui Zhang, Zicheng Zhao, Shougang Ren

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（南京农业大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出Hybrid-IR框架，结合图检索与稠密检索的双路径检索机制，并通过迭代检索-推理循环逐步优化推理轨迹，有效解决复杂医学问答中知识碎片化和静态检索不足的问题。

Less is More: Quality-Aware Training Data Selection for Scientific Summarization

少即是多：面向科学摘要的质量感知训练数据选择

Maria Nefeli Paraskevopoulou, Tatiana Passali, Grigorios Tsoumakas

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对科学文献摘要中作者摘要质量不一的问题，提出基于质量信号选择训练数据的方法，在1.88M篇PMC文章上验证，高质量子集训练优于随机采样。

Knowledge-Graph Grounding Helps LLMs Only for Out-of-Training Knowledge: A Controlled Study on Clinical Question Answering

知识图谱基础仅对训练外知识帮助LLM：临床问答的受控研究

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 通过受控实验发现，知识图谱基础仅在问题涉及模型训练外知识时提升LLM性能，对已知事实无帮助，且公共KG信息冗余。

Comments 9 pages. Code: https://github.com/samyama-ai/clinical-llm-graphrag

Beyond Data-Driven: How Physics-Informed Neural Networks are Reshaping Multi-Physics Design and Discovery

超越数据驱动：物理信息神经网络如何重塑多物理场设计与发现

Amir H. M. Labeb, Basmala Sallam, Abdelrahman W. Elsayed, Islam I. Abdulaal, Amany M. Kamal, Omar A. M. Abdelraouf

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文综述了物理信息神经网络（PINNs）在多物理场建模中的最新进展，强调其通过将物理定律嵌入训练目标，实现数据高效、物理一致的前向建模、逆向设计和方程发现。

From Risk Sets to Martingales: A Counting-Process Framework for Event-History Learning

从风险集到鞅：事件历史学习的计数过程框架

Eliuvish Han Cui

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出统一计数过程框架，将删失、复发、多状态等事件历史数据转化为风险过程、跳跃过程、补偿子等五个对象，涵盖经典生存分析方法并给出计算、理论和应用三方面贡献。

Comments 144 pages, 43 figures, 9 tables

Brownian Motion with a Pulse: A Biostatistician's Guide to Diffusions, Bridges, Functional PCA, and First-Passage Models

带脉冲的布朗运动：生物统计学家指南——扩散、桥、函数主成分分析和首达时间模型

Eliuvish Han Cui

机构 * Department of Biostatistics, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校生物统计学系） ； Kuntuo, an IQVIA company, China（IQVIA旗下公司Kuntuo，中国） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文教程系统介绍布朗运动在生物统计中的应用，涵盖构造、路径性质、马尔可夫性、Karhunen-Loeve展开、函数主成分分析、反射原理、局部时、随机微分方程、布朗桥及经验过程极限，并通过纵向生物标志物、退化建模等实例展示其应用。

Comments 24 pages, 4 figures, 5 tables; tutorial article with a reproducible illustrative experiment

Semi-Automatic Correction of 3D Tubular Structure Skeletons via Component-Wise MST and Filtered Delaunay Triangulation

三维管状结构骨架的半自动校正：基于分量最小生成树与过滤Delaunay三角剖分

Ruoxuan Yang, Chuan Li

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出一种半自动方法，通过用户选择源点和目标点，结合分量最小生成树和过滤Delaunay三角剖分，重建合理的中心线连接，校正骨架拓扑伪影。

Comments Accepted at ACM ICMR 2026

Journal ref In Proceedings of the International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR '26), June 16--19, 2026, Amsterdam, Netherlands. ACM, New York, NY, USA, 10 pages

Ensembles of Large Language Models for Identifying EQ-5D Studies in PubMed Based on Their Abstracts

基于摘要识别PubMed中EQ-5D研究的大型语言模型集成

Zhyar Rzgar K. Rostam, Márta Péntek, János Tibor Czere, Zsombor Zrubka, László Gulácsi, Gábor Kertész

机构 * Doctoral School of Applied Informatics and Applied Mathematics, Obuda University（欧布达大学应用信息学与应用数学博士学院） ； John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University（欧布达大学约翰·冯·诺伊曼信息学学院） ； Doctoral School of Innovation Management, Obuda University（欧布达大学创新管理博士学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出多阶段框架集成Gemini和Gemma等LLM，通过少样本提示、权重集成和软堆叠元分类器，自动检测PubMed中EQ-5D研究，加权集成F1达0.74。

Comments 6 pages, 7 tables, 8 equations

Applicability Condition Extraction for Therapeutic Drug-Disease Relations

治疗性药物-疾病关系的适用条件提取

Guanting Luo, Noriki Nishida, Yuji Matsumoto, Yuki Arase

机构 * The University of Osaka（大阪大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出从生物医学文献中提取药物-疾病治疗关系适用条件的任务，构建首个手动标注数据集，并改进LoRA方法以考虑药物与疾病间关系，在多个评估设置中优于基线。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Tropical Viterbi Tubes for Decoding Uncertainty in Hidden Markov Models

热带维特比管：隐马尔可夫模型解码不确定性

Aurélien Nicosia

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出热带维特比管，通过容忍度阈值捕获隐马尔可夫模型中接近最优的路径不确定性，并给出精确投影算法与校准方法。

Comments 33 pages, 4 figures; supplementary material included as ancillary file; submitted to The Annals of Applied Statistics

Tests for categorical data beyond Pearson: A distance covariance and energy distance approach

超越Pearson的分类数据检验：距离协方差与能量距离方法

Fernando Castro-Prado, Wenceslao González-Manteiga, Javier Costas, Fernando Facal, Dominic Edelmann

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对分类变量独立性检验，提出基于距离协方差和能量距离的方法，克服Pearson卡方检验和G检验的缺陷，无需重采样即可校准零分布。

Comments 21 pages (including appendices) with 5 figures

Journal ref Biometrical Journal 68 (2026), e70129

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

A Bayesian Functional Accelerated Failure-Time Model with Varying Effects Correcting for Measurement Error

贝叶斯函数加速失效时间模型：考虑测量误差的变效应

Joseph Yang, Roger Zoh, Carmen Tekwe, Lan Xue

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出贝叶斯函数加速失效时间模型，通过高斯过程单指标结构建模功能系数随时间和标量协变量的变化，并利用工具变量处理功能协变量的测量误差，以分析可穿戴设备数据中步数活动与缺血性卒中死亡时间的关系。

Precision Medicine for the Population-The Hope and Hype of Public Health Genomics

人群的精准医学——公共卫生基因组学的希望与炒作

JunBo Wu, Nathaniel Comfort

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文批判“精准公共卫生”过度强调基因组数据对健康结果的决定作用，通过对比进步时代（1890-1920）的类似尝试，指出基因型驱动的预防性公共卫生可能对弱势群体造成伤害，并建议优先整合从分子到社会多层次的数据以避免风险。

Comments 11 pages

HSCI: Neyman-Orthogonal Causal Inference under High-Dimensional Proportional Hazards

HSCI: 高维比例风险下的Neyman正交因果推断

Yingying Fan, Lan Gao, Daoji Li, Jinchi Lv

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 针对生存研究中高维协变量混杂下的处理效应推断问题，提出基于Neyman近正交得分的高维生存因果推断框架，实现根n渐近正态性和一致方差估计，显著降低偏差。

Scalable Fabrication of Thermally Reconfigurable Ge Metasurfaces Using Stencil Lithography for Mid-Infrared Molecular Sensing

利用模板光刻可扩展制备热可重构锗超表面用于中红外分子传感

Shovasis Kumar Biswas, Samir Rosas, Wihan Adi, Aidana Beisenova, Vaishakh Unnikrishnan, Furkan Kuruoglu, Filiz Yesilkoy

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出无抗蚀剂模板光刻法在CaF2基底上制备Ge柱超表面阵列，通过几何参数设计实现950-1700 cm^-1指纹区离散共振，并利用Ge热光效应实现300-500 K下约36 cm^-1连续可调共振，用于PMMA振动模式复用检测和吸光度谱重建。