University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）

Expert-Driven Survival Machines: Improving Stratification and Interpretability in Multiple Clinical Cohorts

专家驱动的生存机器：改善多个临床队列中的分层与可解释性

Farica Zhuang, Zixuan Wen, Christos Davatzikos, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 提出一种基于混合专家模型的自适应深度聚类生存框架（AdaCSM），通过路由专家机制实现条件专业化，动态分配患者到专门的风险预测器，提升生存预测性能和可解释性。

Multimodal Speaker Identification in Classroom Environments

课堂环境中的多模态说话人识别

Michael L. Chrzan, Meghavarshini Krishnaswamy, Robert Gibboni, Katie Wetstone, Wei Ai, Jing Liu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

AI总结 针对课堂背景噪声和儿童语音变异性导致纯声学模型准确率低的问题，提出融合声学嵌入与LLM语义上下文的多模态框架，将学生识别准确率从39.0%提升至50.3%，长句准确率达76.9%，角色区分准确率99.3%。

Comments 9 pages, 5 tables, 3 figures

Interpretable Alzheimer's Diagnosis via Multimodal Fusion of Regional Brain Experts

可解释的阿尔茨海默病诊断：基于区域脑专家的多模态融合

Farica Zhuang, Shu Yang, Dinara Aliyeva, Zixuan Wen, Duy Duong-Tran, Christos Davatzikos, Tianlong Chen, Song Wang, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出MREF-AD多模态区域专家融合模型，采用混合专家框架将各模态脑区域视为独立专家，通过门控网络学习个性化融合权重，实现可解释的AD诊断。

Comments Published at IEEE ICHI 2026