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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。

共收录 20 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 临床大模型 20 篇

2602.01086 2026-07-17 cs.AI cs.CR cs.DB cs.DC cs.SE 版本更新 78%

MedBeads: An AI-Native Clinical Context Graph Built from Immutable Beads and Reconstructable Clinical Links

MedBeads:面向可信医疗AI的智能体原生不可变数据基底

Takahito Nakajima

机构 * Diagnostic Imaging and Interventional Radiology, Institute of Medicine, University of Tsukuba(东京大学医学研究院诊断影像与介入放射学部) Center for Cyber Medicine Research, University of Tsukuba(东京大学计算机医学研究中心)

专题命中 临床大模型 :medical AI(title,abstract)

AI总结 针对医疗AI中电子病历与智能体间的上下文不匹配问题,提出基于Merkle有向无环图的不可变数据架构MedBeads,通过确定性图遍历替代概率检索,实现可审计、防篡改的临床上下文提供。

Comments 23 pages, 5 figures, 3 tables. Reference implementation and reproducible Docker demo available at https://github.com/medbeads/medbeads

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2602.11391 2026-07-08 cs.CL 版本更新 78%

A Patient Simulation Framework for Risk Assessment of Conversational Healthcare AI: Evaluation of an Antidepressant Decision Aid

通过患者模拟推进AI可信度:对抗抑郁药物选择的对话代理风险评估

Md Tanvir Rouf Shawon, Mohammad Sabik Irbaz, Hadeel R. A. Elyazori, Keerti Reddy Resapu, Yili Lin, Vladimir Franzuela Cardenas, K. Pierre Eklou, Farrokh Alemi, Kevin Lybarger

机构 * George Mason University (GMU)(乔治梅森大学)

专题命中 临床大模型 :healthcare AI(title);clinical AI(abstract)

AI总结 本文提出一个患者模拟器用于评估医疗对话代理的可扩展自动化评估,通过系统变化医疗、语言和行为维度支持风险评估。方法基于NIST AI风险管理框架,整合医疗、语言和行为三种profile,评估AI决策辅助在抗抑郁药物选择中的表现。

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2510.04033 2026-06-24 cs.AI 版本更新 78%

A global log for medical AI

医疗AI的全局日志

Ayush Noori, Aaron E. Boussina, Hai Ho Bich, James Anibal, Julia Maslinski, Manuel Burger, Martin Faltys, Adam Rodman, Alan Karthikesalingam, Alessandro Blasimme, Annelia Itwaru, Ben Kaplan, Bilal A. Mateen, Christopher A. Longhurst, Daniel Yang, Dave deBronkart, Effy Vayena, Fedor Sergeev, Gauden Galea, Ha Thi Hai Duong, Harold F. Wolf, Jacob Waxman, Joerg C. Schefold, Joshua C. Mandel, Juliana Rotich, Kenneth D. Mandl, Lily Poursoltan, Maryam Mustafa, Melissa Miles, Nigam H. Shah, Noa Dagan, Pavan Bodanki, Peter Lee, Philipp Koralus, Prathamesh Parchure, Prem Timsina, Ran D. Balicer, Robert Korom, Scott Mahoney, Seth Hain, Tien Yin Wong, Trevor Mundel, Vivek Natarajan, Ankit Sakhuja, Benjamin Glicksberg, C. Louise Thwaites, Gunnar Rätsch, Karandeep Singh, David A. Clifton, Isaac S. Kohane, Marinka Zitnik

机构 * Harvard Medical School(哈佛医学院) University of Oxford(牛津大学) Institute for Ethics in AI(人工智能伦理研究所) Cosmos Institute(宇宙研究所) Harvard Medical School and Clalit Research Institute(哈佛医学院和Clalit研究机构) University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校) Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation(乔安和伊万·雅各布健康创新中心) Oxford University Clinical Research Unit(牛津大学临床研究中心) Icahn School of Medicine at Mount Sinai(辛格纳医学中心) The Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai(辛格纳医学中心数字健康研究所) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) University Hospital, University of Bern(伯恩大学医院) Beth Israel Deaconess Medical Center(贝斯以色列医疗中心) Google DeepMind(谷歌DeepMind) The Mount Sinai AI Assurance Lab(辛格纳医学中心人工智能保证实验室) University of Birmingham(伯明翰大学) PATH(PATH组织) Seattle Children’s Hospital(西雅图儿童医院) Department of Pediatrics, University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校儿科部) Kaiser Foundation Health and Hospitals(凯撒基金会健康与医院) e-Patient Dave, LLC(e-Patient Dave公司) Regional Office for Europe, World Health Organization(世界卫生组织欧洲地区办公室) University of Malta(马耳他大学) Centre for Tropical Medicine and Global Health, University of Oxford(牛津大学热带医学与全球健康中心) Healthcare Information and Management Systems Society(医疗信息与管理系统协会) Clalit Research Institute, Innovation Division, Clalit Health Services(Clalit研究机构创新部门,Clalit健康服务) Microsoft Research(微软研究院) Gates Foundation(比尔及梅琳达·盖茨基金会) Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital(波士顿儿童医院计算健康信息学项目)

专题命中 临床大模型 :medical AI(title,abstract)

AI总结 提出MedLog协议,为医疗AI系统提供事件级日志记录,包含九个核心字段,并在多个部署中验证其监测模型行为、工作流交互及下游结果的能力。

Comments MedLog website: https://medlogprotocol.ai

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2607.11175 2026-08-13 cs.AI 版本更新 67%

The Path to Self-Evolving Clinical Systems: Scaling Medical Agents from Assistance to Autonomy

自我进化临床系统之路:将医疗智能体从辅助扩展到自主

Chunzheng Zhu, Lei Tian, Bohan Tan, Ziqi Zhou, Yuxuan Sun, Yijun Wang, Chengchao Lv, Yilin Wen, Yijun He, Jinghao Lin, Yihang Chen, Chee Wei Tan, Qianshan Wei, Lei Zhao, Bin Pu, Kenli Li, Yuan Xue, Jianxin Lin

机构 * Hunan University(湖南大学) ByteDance(字节跳动) Duke University(杜克大学) Westlake University(西湖大学) The University of Hong Kong(香港大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Macau(澳门大学) The Ohio State University(俄亥俄州立大学)

专题命中 临床大模型 :pathology(abstract);radiology(abstract)

AI总结 研究探讨大语言模型等对医疗智能体的重塑,从临床部署出发,将其形式化为决策系统并给出自主性分类。沿统一框架扩展,强调临床环境扩展为关键方向,定位临床自我进化为前沿,还研究了多领域应用及挑战,提供医学成像系统路线图。

Comments Project page: https://github.com/zhcz328/Awesome-Medical-Agents

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2607.15314 2026-08-05 cs.AI 版本更新 67%

Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare

Cura 1T:用于智能医疗保健的专用模型

actAVA AI, :, Haolin Chen, Leon Qi, Steve Brown, Deon Metelski, Tao Xia, Joonyul Lee, Qixuan Wang, Kevin Riley, Frank Wang, Weiran Yao

机构 * actAVA AI(actAVA人工智能公司)

专题命中 临床大模型 :healthcare AI(abstract);diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对医疗保健中多任务需求及能力失效问题,提出通过人工门控自我进化循环训练的Cura 1T模型,以数据为中心改进模型,该模型在医疗评估套件中表现优异,在相关基准测试中保持竞争力。

Comments Model: https://actava.ai/cura; Docs: https://actava.ai/cura/docs; Github: https://github.com/actava-ai/Cura

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2605.25050 2026-07-24 stat.AP cs.LG q-bio.QM stat.ML 版本更新 60%

Multimodality Stacking with Blockwise missing values and application to the PIONeeR biomarkers study for prediction of resistance to immunotherapy

具有分块缺失值的多模态堆叠及其在预测免疫治疗耐药性的PIONeeR生物标志物研究中的应用

Mohamed Boussena, Florence Monville, Jacques Fieschi-Meric, Frederic Vely, Pierre Milpied, Julien Mazieres, Maurice Perol, Eric Vivier, Laurent Greillier, Fabrice Barlesi, Sebastien Benzekry

机构 * Inria – Inserm team COMPO, COMPutational pharmacology and clinical Oncology, Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée, Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille, Inserm U1068, CNRS UMR7258, Institut Paoli-Calmettes, Pharmacy faculty, Aix-Marseille University(Inria - Inserm COMPO团队,计算药理学和临床肿瘤学,Inria Sophia Antipolis -地中海, Marseille癌症研究中心,Inserm U1068,CNRS UMR7258,Paoli-Calmettes研究所,药学系,Aix-Marseille大学) Veracyte SAS, Marseille, France(Veracyte SAS,法国马赛) Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM), Marseille, France(马赛公共医院(APHM),法国马赛) Toulouse University Hospital, Toulouse, France(图卢兹大学医院,法国图卢兹) Centre Leon Berard, Lyon, France(Leon Berard中心,法国里昂) Innate Pharma, Marseille, France(Innate Pharma,法国马赛) Université Paris Saclay, Gustave Roussy, Inserm, Prédicteurs Moléculaires et nouvelles cibles en oncologie (U981), F-94805, Villejuif, France(巴黎萨克雷大学,Gustave Roussy,Inserm,分子预测与肿瘤学新靶点(U981),法国维尔若,F-94805)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.LG、q-bio

AI总结 提出多模态堆叠框架MSB,通过独立建模各模态特征并利用交叉验证堆叠元学习器聚合预测,解决高维和分块缺失问题,在PIONeeR研究中预测非小细胞肺癌免疫治疗无进展生存期,性能优于基线算法。

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2508.13831 2026-08-12 stat.ML cs.LG 版本更新 57%

Smooth Flow Matching for Synthesizing Functional Data

平滑流匹配用于合成函数数据

Jianbin Tan, Anru R. Zhang

机构 * Department of Biostatistics & Bioinformatics, Duke University(杜克大学生物统计与生物信息学系) Department of Computer Science, Duke University(杜克大学计算机科学系)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出平滑流匹配框架,解决函数数据生成中的隐私、稀疏采样等挑战,通过高效方法生成高质量数据,适用于医疗记录等场景。

Comments Accepted for publication in The Annals of Statistics

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2505.16941 2026-08-11 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

FoMoH: A clinically meaningful foundation model evaluation for structured electronic health records

FoMoH:针对结构化电子健康记录的具有临床意义的基础模型评估

Vincent Jeanselme, Zilin Jing, Aparajita Kashyap, Chao Pang, Florent Pollet, Young Sang Choi, Xinzhuo Jiang, Yuta Kobayashi, Yanwei Li, Sara Matijevic, Karthik Natarajan, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics Columbia University(生物医学信息学系 哥伦比亚大学)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本研究构建含14项临床预测任务的基准,评估6种EHR基础模型,发现其在标注数据有限时区分性能更优、群体公平性更好,但低患病率场景表现差、跨机构可迁移性不足。

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2511.16839 2026-08-07 cs.LG cs.AI 版本更新 57%

Trajectory-guided discharge stratification for heart failure using short-context electronic health record sequence modeling

利用序列建模预测心力衰竭患者一年临床不稳定性和死亡率

Falk Dippel, Yinan Yu, Annika Rosengren, Martin Lindgren, Christina E. Lundberg, Erik Aerts, Martin Adiels, Helen Sjöland

机构 * Sahlgrenska University Hospital(斯德哥尔摩大学医院) Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University of Technology and University of Gothenburg(计算机科学与工程系,查尔姆斯理工大学和乌普萨拉大学) Department of Molecular and Clinical Medicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg(分子与临床医学系,斯德哥尔摩学院,乌普萨拉大学) Department of Medicine, Geriatrics and Emergency Medicine, Sahlgrenska University Hospital(医学、老年医学和急诊医学系,斯德哥尔摩大学医院) Department of Food and Nutrition, and Sport Science, Faculty of Education, University of Gothenburg(营养学与体育科学系,教育学院,乌普萨拉大学) School of Public Health and Community Medicine, Institute of Medicine, University of Gothenburg(公共卫生与社区医学系,医学院,乌普萨拉大学)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究通过序列模型预测心力衰竭患者一年内的临床不稳定性和死亡风险,发现Llama模型在有限数据下表现优异,为出院后风险分层提供依据。

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2506.04831 2026-08-04 cs.LG cs.CL 版本更新 57%

EHR2Path: Comprehensive Pathway-Level Modeling of Longitudinal Patient Trajectories from Multimodal Electronic Health Records

EHR2Path:从多模态电子健康记录中可扩展地建模纵向患者路径

Chantal Pellegrini, Ege Özsoy, David Bani-Harouni, Matthias Keicher, Nassir Navab

机构 * Technical University of Munich(慕尼黑技术大学) TUM School of Computation, Information and Technology(慕尼黑技术大学计算、信息与技术学院) Munich Center for Machine Learning (MCML)(慕尼黑机器学习中心)

专题命中 临床大模型 :radiology(abstract);分类 cs.LG

AI总结 EHR2Path通过统一的时序表示建模更广泛的患者信息,提升对住院患者路径的预测和模拟能力,优于现有基线方法。

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2604.25322 2026-06-24 cs.CV 版本更新 57%

Quantifying mandibular positioning error and simulated temporomandibular joint-space changes in patient-specific occlusal splints

咬合定位夹板对颞下颌关节状况定量影响的评估

Agnieszka Anna Tomaka, Krzysztof Domino, Michał Tarnawski, Dariusz Pojda

机构 * Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences(波兰科学院理论与应用信息研究所)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种利用咬合定位夹板分析颞下颌关节配置的计算方法,通过多模态数据建模夹板作为下颌的刚体变换,评估定位精度并模拟关节空间变化。

Comments 28 pages, 9 figures

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2603.13673 2026-06-24 cs.AI cs.LG 版本更新 57%

LLM-MINE: Large Language Model based Alzheimer's Disease and Related Dementias Phenotypes Mining from Clinical Notes

LLM-MINE:基于大语言模型的临床笔记中阿尔茨海默病及相关痴呆症表型挖掘

Mingchen Shao, Yuzhang Xie, Carl Yang, Jiaying Lu

机构 * Northwestern University(西北大学) Emory University(埃默里大学)

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出LLM-MINE框架,利用大语言模型从临床笔记中自动提取ADRD表型,通过统计显著性和无监督疾病分期评估,发现记忆障碍是最强区分因子,少样本提示结合表型列表实现最佳聚类性能。

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2308.07162 2026-08-10 cs.DL 版本更新 50%

Evolution of funding for collaborative health research towards higher-level patient-oriented research. A comparison of the European Union Framework Programmes to the program funding by the United States National Institutes of Health

合作健康研究资金的演变:向更高层次以患者为中心的研究发展。欧洲联盟框架计划与美国国家卫生研究院资金的比较

David Fajardo-Ortiz, Bart Thijs, Wolfgang Glanzel, Karin R. Sipido

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 研究比较欧盟框架计划与美国NIH在合作健康研究资金上的演变,分析资金导向变化对科研项目和产出的影响,揭示战略资金如何塑造研究组合。

Journal ref Quantitative Science Studies 2026; 7 717-742

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2302.04970 2026-08-05 stat.ME 版本更新 50%

Efficient Modeling of Surrogates to Improve Multi-source High-dimensional Integrative Regression

用于改进多源高维整合回归的代理高效建模

Yue Liu, Molei Liu, Zijian Guo, Tianxi Cai

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 针对多源高维整合回归,开发SASH方法,利用大量有误差的未标记代理样本和少量金标准标记数据,通过一系列回归避免局部极小值问题,保护个体信息,提升学习精度。

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2604.21027 2026-08-04 cs.AI 版本更新 50%

HypEHR: Hyperbolic Modeling of Electronic Health Records for Efficient Question Answering

HypEHR:基于超几何建模的电子健康记录用于高效问答

Yuyu Liu, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science, Stony Brook University(石英布大学计算机科学系) Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology(新泽西理工学院数据科学系) Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University(石英布大学生物医学信息学系)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 HypEHR通过超几何建模将电子健康记录中的代码、就诊和问题嵌入超几何空间,利用几何一致的交叉注意力和类型特定的指针头进行问答,预训练后在两个基准上实现高效问答。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

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2508.05132 2026-07-28 cs.CL cs.AI 版本更新 50%

PrinciplismQA: A Philosophy-Grounded Approach to Assessing LLM-Human Clinical Medical Ethics Alignment

PrinciplismQA: 一种基于哲学的评估LLM与人类临床医学伦理对齐的方法

Chang Hong, Minghao Wu, Qingying Xiao, Yuchi Wang, Xiang Wan, Guangjun Yu, Benyou Wang, Yan Hu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) National Health Data Institute, Shenzhen(深圳国家健康数据研究院) Shenzhen Research Institute of Big Data(深圳大数据研究院)

专题命中 临床大模型 :clinical AI(abstract)

AI总结 本文提出PrinciplismQA,一种基于哲学框架的评估方法,用于评估LLM在临床医学伦理上的对齐情况,通过专家验证的问题集揭示模型在伦理推理上的不足。

Comments ACL 2026 Findings

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2508.14817 2026-07-13 cs.CL cs.AI 版本更新 50%

Evaluating Retrieval-Augmented Generation vs. Long-Context Input for Clinical Reasoning over EHRs

评估检索增强生成与长上下文输入用于电子健康记录临床推理的效果

Skatje Myers, Dmitriy Dligach, Timothy A. Miller, Samantha Barr, James Landefeld, Yanjun Gao, Matthew Churpek, Anoop Mayampurath, Majid Afshar

机构 * University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Loyola University Chicago(芝加哥洛约拉大学) Boston Children’s Hospital Harvard Medical School(波士顿儿童医院哈佛医学院) University of Colorado-Anschutz(科罗拉多大学安舒茨分校)

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 研究评估检索增强生成(RAG)用于电子健康记录临床推理的效果,定义三个基于EHR的任务,用真实住院临床记录评估三种大语言模型,发现RAG在成像程序和抗生素时间线任务中令牌效率高,诊断生成任务较具挑战性,RAG是临床任务的有效方法。

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2603.29316 2026-06-23 stat.AP 版本更新 50%

A Bayesian Finite Mixture Model Approach for Mixed-type Data Clustering and Variable Selection with Censored Biomarkers

一种针对混合类型数据聚类和变量选择的贝叶斯有限混合模型方法:带截断生物标志物

Yueting Wang, Shu Wang, Jonathan G. Yabes, Chung-Chou H. Chang

专题命中 临床大模型 :biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种贝叶斯有限混合模型方法,用于处理混合类型数据的聚类和变量选择,尤其在处理截断生物标志物方面具有优势,通过模拟研究和实际数据集验证其在复杂生物医学数据中的有效性。

Comments 55 pages (including 17-page Appendices), 8 figures (including 1 figure in Appendix B)

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2403.13089 2026-06-16 cs.CL 版本更新 50%

Automatic Summarization of Doctor-Patient Encounter Dialogues Using Large Language Model through Prompt Tuning

通过提示调优使用大型语言模型自动总结医患对话

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Xiaohan Li, Patrick Balian, Jiang Bian, Yonghui Wu

机构 * University of Florida(佛罗里达大学) University of Florida Health Cancer Center(佛罗里达大学健康癌症中心)

专题命中 临床大模型 :clinical LLM(abstract)

AI总结 本研究提出通过提示调优生成式大型语言模型来自动总结医患对话,实验表明GatorTronGPT-20B模型在所有评估指标上表现最佳,且计算成本低。

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2604.00865 2026-06-15 cs.IR 版本更新 50%

Doctor-RAG: A Failure-Aware Repair Framework for Agentic Retrieval-Augmented Generation

Doctor-RAG:面向智能检索增强生成的故障感知修复框架

Shuguang Jiao, Chengkai Huang, Shuhan Qi, Xuan Wang, Yifan Li, Quanchi Weng, Lingchuan Liu, Xunliang Cai, Lina Yao

专题命中 临床大模型 :diagnosis(abstract)

AI总结 提出Doctor-RAG框架,通过显式错误定位和前缀复用,在智能RAG中实现高效诊断与局部修复,显著提升多跳问答准确率。

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