医学 AI

Stabilizing In-Context Multi-Source Domain Adaptation for Biomedical Images Through Controls

通过上下文控制样本关闭生物医学成像中的领域差距

Ana Sanchez-Fernandez, Thomas Pinetz, Werner Zellinger, Günter Klambauer

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab ； Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz, Austria ； Medical University Vienna ； Clinical Research Center for Medical AI, Johannes Kepler University Linz, Austria 纠错

专题命中 生物医学文本 ：medical image(title,abstract)；biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本文提出了一种通过负控制样本进行元学习适应的方法，用于解决生物医学成像中的领域差距问题，展示了在药物发现中的关键任务MoA分类中的有效性。

BioInsight: Multi-Agent Orchestration for Interactive Biomedical Knowledge Discovery

BioInsight: 面向交互式生物医学知识发现的多智能体编排

Jieyi Wang, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Desong Meng, Zirui Fan, Yuxin Guo, Jiayu Liu, Kunlun Zhu, Eddie Yang, Xiusi Chen, Pan Lu, Bingxin Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；medical AI(abstract)

AI总结 提出多智能体系统BioInsight，通过交互式界面生成替代静态报告，实现疾病证据的组织、推理与可视化，在多项生物医学任务中取得最优性能。

Comments Update some experiments and contents

Plausibility-Driven Prioritization of Candidate Biomedical Annotations

基于合理性驱动的候选生物医学注释优先级排序

Emanuele Cavalleri, Miad Alavinezhad, Dario Malchiodi, Marco Mesiti

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Milano（米兰大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 针对生物医学注释验证瓶颈，提出利用生物医学知识图谱估计候选注释合理性的框架。通过基于社区的负采样策略训练分类器，引入合理性度量，实验表明该方法提高了分类器鲁棒性和注释优先级排序有效性，提升了人工智能辅助生物医学编目的效率。

DrugAgent: Reliable Multi-Agent Integration of Conflicting Biomedical Evidence for Drug-Target Interaction Assessment

DrugAgent：用于药物-靶点相互作用评估的冲突生物医学证据的可靠多智能体整合

Yoshitaka Inoue, Tianci Song, Xinling Wang, Rui Kuang, Tianfan Fu, Augustin Luna

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota（计算机科学与工程系，明尼苏达大学） ； Computational Biology Branch, National Library of Medicine（国家医学图书馆计算生物学分支） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University, School of Computer Science, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室，南京大学计算机科学学院） ； Developmental Therapeutics Branch, National Cancer Institute（国家癌症研究所发育治疗分支） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 研究药物-靶点相互作用评估中整合异构数据问题，核心方法是基于大语言模型的多智能体系统DrugAgent，贡献是能进行异构证据支持的DTI评估，补充独立DTI预测，还提供相关策略。

DeepImagine: Clinical Trial Outcome Prediction via Stepwise Local Counterfactual Imaginations

DeepImagine: 通过连续反事实想象学习生物医学推理

Youze Zheng, Jianyou Wang, Yuhan Chen, Matthew Feng, Longtian Bao, Hanyuan Zhang, Maxim Khan, Aditya K. Sehgal, Christopher D. Rosin, Umber Dube, Ramamohan Paturi

机构 * Laboratory for Emerging Intelligence, University of California, San Diego（新兴智能实验室，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Dermatology, University of California, San Diego（皮肤科系，加州大学圣地亚哥分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Elsevier（艾尔斯特出版社） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DeepImagine框架，通过连续反事实想象训练语言模型进行生物医学推理，利用反事实对偶和强化学习提升临床试验预测性能，展示模型在生物医学领域的可解释性改进。

Comments Preprint

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。

Evaluating Interactive 2D Visualization as a Sample Selection Strategy for Biomedical Time-Series Data Annotation

评估交互式二维可视化作为生物医学时间序列数据标注的样本选择策略

Einari Vaaras, Manu Airaksinen, Okko Räsänen

机构 * Signal Processing Research Centre, Tampere University（塔尔皮莱大学信号处理研究中心） ； BABA Center, Department of Physiology, University of Helsinki（赫尔辛基大学生理学系BABA中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对生物医学时间序列标注困难，比较随机采样、最远优先遍历和基于交互式2D可视化（2DV）的三种样本选择方法，在婴儿运动评估和语音情感识别任务中，2DV在聚合标签时表现最佳，但个体标注者间标签分布差异大，随机采样最安全。

Comments Accepted for publication in Computers in Biology and Medicine (Elsevier)

Consensus Measures for Unstructured Biomedical Text Annotations

非结构化生物医学文本标注的一致性度量

Pascal Wullschleger, Christian Kreis, Martin A. Walter, Jennifer Foster, Marc Pouly

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 该研究针对生物医学非结构化文本标注的一致性量化难题，提出基于自然语言推理的折中度量方案，经实验验证多种语义等价度量的特性及局限性。

Few-Shot Biomedical Relation Extraction with Large Language Models: A Viable Alternative to Supervised Learning?

基于大语言模型的少样本生物医学关系抽取：监督学习的可行替代方案？

Jakob Mraz, Tomaž Curk, Blaž Zupan

机构 * University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； Baylor College of Medicine（贝勒医学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 研究利用大语言模型进行少样本生物医学关系抽取，比较成对分类与联合生成两种方法，发现联合生成更精确高效，在宏F1上超越监督基线，尤其在稀有关系类型上表现突出。

Unifying biomedical knowledge in a modern multimodal graph

OptimusKG：统一生物医学知识的现代多模态图

Lucas Vittor, Ayush Noori, Iñaki Arango, Joaquín Polonuer, Sam Rodriques, Andrew White, David A. Clifton, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Edison Scientific Inc.（Edison科学公司） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research, University of Oxford（牛津大学苏格兰研究中心） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛大学Broad研究所） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛大学数据科学计划） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 OptimusKG通过整合结构化和半结构化资源，构建了多模态生物医学标记属性图，统一了分子、解剖、临床和环境领域的知识，验证了其在生物医学领域的有效性。

BioHiCL: Hierarchical Multi-Label Contrastive Learning for Biomedical Retrieval with MeSH Labels

BioHiCL：基于MeSH标签的层次多标签对比学习的生物医学检索

Mengfei Lan, Lecheng Zheng, Halil Kilicoglu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 BioHiCL通过层次化MeSH标注实现多标签对比学习，提升生物医学信息检索的语义和层次理解能力，在检索、句子相似性和问答任务中表现优异且计算效率高。

Comments Accepted by ACL 2026 (Oral)

EviDAG: Auditable Causal DAG Authoring with Biomedical Literature

DAGForge：利用生物医学文献进行可审计的因果DAG创作

Yi-han Sheu, Michael R. Steigman, Yu Zhou, Bo Wang, Fan-Yu Yen, Jordan W. Smoller

机构 * Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 该研究针对生物医学因果分析中构建因果DAG多为手动过程的问题，提出DAGForge系统。它能基于研究概念描述创作可审计的因果DAG，经评估在召回率等方面表现良好，减轻了DAG策划负担，支持生物医学研究相关工作。

Comments 10 pages, 2 figures

BioMedArena: An Open-source Toolkit for Building and Evaluating Biomedical Deep Research Agents

BioMedArena：构建和评估生物医学深度研究代理的开源工具包

Jinge Wu, Hongjian Zhou, Mingde Zeng, Jiayuan Zhu, Junde Wu, Jiazhen Pan, Ayush Noori, Sean Wu, Honghan Wu, Fenglin Liu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Oxford-Suzhou Centre for Advanced Research, China（牛津-苏州先进研究中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 BioMedArena通过解耦六个评估层，提供公平比较不同基础模型的平台，显著提升生物医学基准的性能，实现8个代表性基准的SOTA结果。

BioPIE: A Biomedical Protocol Information Extraction Dataset for Experiment Understanding

BioPIE：面向实验理解的生物医学协议信息抽取数据集

Haofei Hou, Shunyi Zhao, Fanxu Meng, Kairui Yang, Lecheng Ruan, Qining Wang

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京理工大学先进制造与机器人学院） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京理工大学集成电路学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 提出BioPIE数据集，以程序为中心的知识图谱捕获实体、动作和关系，解决生物医学实验理解中的高信息密度和多步推理难题，并验证了信息抽取方法及问答系统的有效性。

MedPath: Multi-Domain Cross-Vocabulary Hierarchical Paths for Biomedical Entity Linking

MedPath：用于生物医学实体链接的多领域跨词汇层次路径

Nishant Mishra, Wilker Aziz, Iacer Calixto

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹大学医学信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，荷兰） ； Amsterdam Public Health, Methodology, Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹公共卫生，方法学，阿姆斯特丹，荷兰） ； ILLC, University of Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹大学ILLC，荷兰） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 提出MedPath数据集，通过UMLS标准化、跨62个词汇表映射及完整本体路径增强，解决生物医学实体链接中的碎片化、可解释性不足和语义盲评估问题。

Comments Accepted at AACL-IJCNLP 2025(main)

Journal ref Proc. of IJCNLP-AACL 2025, pages 2959-2978, Mumbai, India

Automated Standardization of Legacy Biomedical Metadata Using an Ontology-Constrained LLM Agent

使用本体约束的LLM代理自动化标准化遗留生物医学元数据

Josef Hardi, Martin J. O'Connor, Marcos Martinez-Romero, Jean G. Rosario, Stephen A. Fisher, Mark A. Musen

机构 * Division of Computational Medicine, Stanford University（斯坦福大学计算医学部） ； Department of Biology, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 提出基于LLM的元数据标准化系统，通过实时查询标准指南和本体服务，在839条HuBMAP记录上验证，相比纯LLM方法显著提升预测准确性。

BioMamba: Domain-Adaptive Biomedical Language Models

BioMamba: 领域自适应的生物医学语言模型

Ling Yue, Mingzhi Zhu, Sixue Xing, Yunning Cao, Yanbo Wang, Shimin Shan, Jinfei Liu, Vijil Chenthamarakshan, Shaowu Pan, Payel Das, Tianfan Fu

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； Jiaxing New Jies Thermal Power Co. Ltd.（嘉兴新捷热电有限公司） ； North University of China（北方大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 提出基于Mamba2的领域自适应预训练方法BioMamba，在PubMed、C4和Wikipedia混合数据上持续训练，显著降低生物医学困惑度并保持通用语言能力。

Robust Biomedical Publication Type and Study Design Classification with Knowledge-Guided Perturbations

基于知识引导扰动的鲁棒生物医学出版物类型与研究设计分类

Shufan Ming, Joe D. Menke, Neil R. Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * School of Information Sciences（信息科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出基于受控语义扰动的评估框架，通过实体遮蔽和领域对抗训练提升生物医学出版物类型分类的鲁棒性，发现通过抑制非任务定义特征可缓解鲁棒性与领域准确性之间的权衡。

Comments Accepted by IEEE ICHI 2026

Condition-Gated Reasoning for Context-Dependent Biomedical Question Answering

基于条件的推理用于依赖上下文的生物医学问答

Jash Rajesh Parekh, Wonbin Kweon, Joey Chan, Rezarta Islamaj, Robert Leaman, Pengcheng Jiang, Chih-Hsuan Wei, Zhizheng Wang, Zhiyong Lu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； National Institutes of Health（美国国立卫生研究院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出CondMedQA基准和Condition-Gated Reasoning框架，通过构建条件感知知识图谱，提升生物医学问答中条件依赖的推理能力。

Quantization Effects on Biomedical LLM Reliability

量化对生物医学大语言模型可靠性的影响

Anton Rasmussen, Hong Qin

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对 Mistral-7B 变体在 PubMed RCT 句子分类任务上，评估量化及提示模板、评分规则等对生物医学大语言模型可靠性的影响，发现这些因素对校准和准确率的影响不可忽视。

Comments 8 pages, 1 figure

VesselTok: Tokenizing Vessel-like 3D Biomedical Graph Representations for Reconstruction and Generation

VesselTok: 基于血管状3D生物医学图表示的分词方法用于重建与生成

Chinmay Prabhakar, Bastian Wittmann, Tamaz Amiranashvili, Paul Büschl, Ezequiel de la Rosa, Julian McGinnis, Benedikt Wiestler, Bjoern Menze, Suprosanna Shit

机构 * University of Zurich, Switzerland（苏黎世大学） ； ETH AI Center, Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VesselTok框架，通过参数化形状视角学习血管状结构的潜在表示，实现复杂拓扑结构的稳健编码，并在不同解剖学中展示其生成和逆向问题应用的能力。

Comments Accepted to ECCV 2026

Deterministic Integrity Gates for LLM-Assisted Clinical Manuscript Preparation: An Auditable Biomedical Informatics Architecture

用于LLM辅助临床手稿准备的确定性完整性门控：一种可审计的生物医学信息学架构

Yoojin Nam, Jinhoon Jeong, Namkug Kim

机构 * University of Ulsan College of Medicine（蔚山大学医学院） ； Asan Medical Center（峨山医疗中心） ； Aperivue ； AMIST, Asan Medical Center（AMIST，峨山医疗中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)

AI总结 提出一种确定性完整性门控架构，通过将工作流分解为可独立验证的技能并在每个阶段设置确定性检查，解决了LLM生成临床手稿中的虚假引用、数据漂移和报告指南缺失问题。

Comments 28 pages, 3 figures, 4 tables; includes supplementary material (deterministic-detector inventory, per-class defect breakdown, worked example). Software (MIT): https://github.com/Aperivue/medsci-skills . Archived on Zenodo: concept DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.20155321 and version DOI (v3.8.0) https://doi.org/10.5281/zenodo.20582972

Changing topic bias in biomedical science maps by linking documents through alternative data sources: policy documents, patents, authors, Facebook, and Twitter

通过链接文档的替代数据源改变生物医学科学地图中的主题偏见：政策文件、专利、作者、Facebook和Twitter

Juan Pablo Bascur, Rodrigo Costas, Suzan Verberne

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)

AI总结 本文探讨通过不同数据源构建文档网络如何改变科学地图的主题偏见，发现不同数据源影响不同主题，为定制化科学地图提供可能。

Comments modifications from the second round of peer review in metaror, including changing the title

A Comparative Study in Surgical AI: Potential and Limitations of Data, Compute, and Scaling

外科AI的比较研究：数据、计算和扩展的潜力与局限

Kirill Skobelev, Eric Fithian, Yegor Baranovski, Jack Cook, Sandeep Angara, Shauna Otto, Zhuang-Fang Yi, John Zhu, Neeraj Mainkar, Margaux Masson-Forsythe, Daniel A. Donoho, X. Y. Han

机构 * Center for Applied AI, Chicago Booth（应用人工智能中心，芝加哥商学院） ； Surgical Data Science Collective（外科数据科学集体） ； Children’s National Hospital（儿童医学中心） ； Operations Management & Tolan Center for Healthcare, Chicago Booth（运营管理与托兰医疗中心，芝加哥商学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文通过2026年最先进的AI方法，研究了外科手术工具检测中的性能和限制，发现即使使用多十亿参数模型和大量训练数据，当前的视觉语言模型在神经外科手术工具检测任务中仍表现不足，且模型规模和训练时间的增加对性能提升效果有限，表明当前AI在手术应用中仍面临显著挑战。

IConE: Batch Independent Collapse Prevention for Self-Supervised Representation Learning

IConE：面向自监督表示学习的批次无关崩溃预防

Konstantinos Almpanakis, Anna Kreshuk

机构 * European Molecular Biology Laboratory（欧洲分子生物学实验室） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 IConE通过引入全局可学习辅助实例嵌入，解决小批次训练中表示崩溃问题，提升生物医学数据在小批次下的性能和鲁棒性。

QiVC-Net: Quantum-Inspired Variational Convolutional Network, with Application to Biosignal Classification

QiVC-Net：受量子启发的变分卷积网络及其在生物信号分类中的应用

Amin Golnari, Jamileh Yousefi, Reza Moheimani, Saeid Sanei

机构 * College of Engineering and Computer Science（工程与计算机科学学院） ； VinUniversity Hanoi, Vietnam（河内越南 Vin 大学） ； Shannon School of Business（沙纳汉商学院） ； Cape Breton University（Cape Breton 大学） ； Faculty of Computer Science（计算机科学学院） ； Chemnitz University of Technology（化学蒂茨技术大学） ； College of Engineering & Computer Science and College of Health Science, VinUniversity, Vietnam（工程与计算机科学学院及健康科学学院，越南 Vin 大学） ； Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King’s College London, UK（精神病学、心理学与神经科学研究所，伦敦国王学院，英国） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 介绍结合概率推理、变分优化和量子变换几何操作的学习框架，核心是量子启发旋转集成机制，用于卷积权重旋转，在生物信号分类中验证，QiVC-Net性能优异。

Robust Sparse Bayesian Learning Based on Minimum Error Entropy for Noisy High-Dimensional Brain Activity Decoding

基于最小误差熵的鲁棒稀疏贝叶斯学习用于噪声高维脑电活动解码

Yuanhao Li, Badong Chen, Wenjun Bai, Yasuharu Koike, Okito Yamashita

机构 * Department of Computational Brain Imaging, ATR Neural Information Analysis Laboratories（计算脑成像部门，ATR神经信息分析实验室） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 研究旨在构建鲁棒稀疏贝叶斯学习框架解决噪声高维脑电活动解码问题。基于最小误差熵学习准则，在广义贝叶斯范式下重构框架，所提算法在解码任务中性能更优且模式更具生理可解释性。

SpinCastML an Open Decision-Making Application for Inverse Design of Electrospinning Manufacturing: A Machine Learning, Optimal Sampling and Inverse Monte Carlo Approach

SpinCastML：一种用于电纺制造逆向设计的开源决策应用：一种机器学习、最优采样和逆蒙特卡洛方法

Elisa Roldan, Tasneem Sabir

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SpinCastML通过机器学习和逆蒙特卡洛方法实现电纺逆向设计，整合化学约束和分布感知，提高纤维直径预测精度和设计效率。

Comments Paper published at https://doi.org/10.1021/acsomega.6c07333. The associated software developed in this study is released under the GNU GPL 3.0 license and is openly available as a citable archive at https://doi. org/10.5281/zenodo.18557989

Journal ref Elisa Roldan, Tasneem Sabir; SpinCastML An Open Decision Making Application for Inverse Design of Electrospinning Manufacturing: A Machine Learning, Optimal Sampling, and Inverse Monte Carlo Approach. ACS Omega 2026

Demystifying Prediction Powered Inference

解开预测驱动推断之谜

Yilin Song, Dan M. Kluger, Harsh Parikh, Tian Gu

机构 * Department of Biostatistics, Columbia Mailman School of Public Health（哥伦比亚大学生物统计学系、哥伦比亚大学马利曼公共卫生学院） ； Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数据、系统和社会研究所） ； Department of Biostatistics, Yale School of Public Health（耶鲁大学生物统计学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过整合PPI的理论基础和方法学扩展，提供统一的实用工作流程，帮助研究人员负责任地应用预测驱动推断。

Comments updated manuscript

ROOFS: RObust biOmarker Feature Selection

ROOFS：稳健的生物标志物特征选择

Anastasiia Bakhmach, Paul Dufossé, Simon Charpigny, Florence Monville, Laurent Greillier, Fabrice Barlési, Sébastien Benzekry

机构 * Inria（法国国家信息与自动化技术研究院） ； Inserm（法国国家健康与医学研究中心） ； Centre Inria Sophia Antipolis - Méditerranée（Inria 南法地中海研究中心） ； Centre de Recherches en Cancérologie de Marseille（马赛癌症研究中心） ； Inserm U1068 ； CNRS UMR7258（国家科学研究中心UMR7258） ； Institut Paoli-Calmettes（Paoli-Calmettes研究所） ； Pharmacy faculty, Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学药学院） ； Veracyte SAS（Veracyte SAS公司） ； Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM)（马赛公共医院 (APHM)） ； Gustave Roussy（Gustave Roussy研究所） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对生物医学数据特征选择难题，提出ROOFS Python包，在肺癌抗PD-(L)1免疫治疗耐药预测数据上对多种特征选择方法基准测试，评估23种方法与11种分类器组合，确定最优方法，可提高特征选择可重复性与临床模型转化价值。