医学 AI

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

专题命中 临床大模型 ：多智能体框架用于临床决策支持

AI总结 提出VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

A Systematic Review on the Generative AI Applications in Human Medical Genomics

关于生成式AI在人类医学基因组学中的应用系统综述

Anton Changalidis, Yury Barbitoff, Yulia Nasykhova, Andrey Glotov

专题命中 临床大模型 ：探讨LLM在遗传疾病诊断中的应用，属于临床AI。

AI总结 本文系统综述了生成式AI在罕见和常见疾病遗传研究与诊断中的应用，分析了LLM在基因组变异识别、注释及医学影像中的作用，指出其在多模态数据整合和临床应用中的挑战。

Comments 31 pages, 5 figures

Journal ref Frontiers in Genetics 16 (2026) 1694070

Clin-JEPA: A Multi-Phase Co-Training Framework for Joint-Embedding Predictive Pretraining on EHR Patient Trajectories

Clin-JEPA：一种多阶段协同训练框架，用于EHR患者轨迹的联合嵌入预测预训练

Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang, Baraa Abed, Junseob Kim, Tilendra Choudhary, Md Hassanuzzaman, Kevin Zhu, Ayman Ali, Chengkun Yang, Alasdair Edward Gent, Victor Moas, Rishikesan Kamaleswaran

专题命中 临床大模型 ：提出Clin-JEPA框架，用于EHR患者轨迹预训练。

AI总结 本文提出Clin-JEPA框架，通过多阶段预训练稳定协同训练编码器和预测器，解决EHR数据中联合嵌入预测的挑战，实现多任务下游任务的高性能表现。

Comments 16 pages, 4 figures, 8 tables. Code: https://github.com/YeungYathin/Clin-JEPA

PSyGenTAB: A Privacy-Preserving Framework for Synthetic Clinical Tabular Data Generation via Constrained Optimization

PSyGenTAB：通过约束优化生成合成临床表格数据的隐私保护框架

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Manasi Chitale, Kedar Hegde, Dhanalakshmi Ramesh, Rashmi S. Manjunath, Amir Rahmani, Hajar Homayouni

专题命中 临床大模型 ：生成合成临床表格数据

AI总结 提出PSyGenTAB框架，将合成医疗数据生成建模为约束优化问题，通过增强拉格朗日方法嵌入可配置隐私约束，在保证隐私阈值的同时最大化临床数据效用，实验表明合成数据训练的模型性能与真实数据相当。

Comments 20 pages