医学 AI

ActiTect: A Generalizable Machine Learning Pipeline for REM Sleep Behavior Disorder Screening through Standardized Actigraphy

ActiTect：通过标准化体动记录进行REM睡眠行为障碍筛查的通用机器学习流程

David Bertram, Anja Ophey, Sinah Röttgen, Konstantin Kufer, Gereon R. Fink, Elke Kalbe, Clint Hansen, Walter Maetzler, Maximilian Kapsecker, Lara M. Reimer, Stephan Jonas, Andreas T. Damgaard, Natasha B. Bertelsen, Casper Skjaerbaek, Per Borghammer, Karolien Groenewald, Pietro-Luca Ratti, Michele T. Hu, Noémie Moreau, Michael Sommerauer, Katarzyna Bozek

专题命中 诊断辅助 ：通过体动记录筛查REM睡眠行为障碍，属于诊断辅助。

AI总结 提出ActiTect，一个全自动开源机器学习工具，通过标准化预处理和睡眠-觉醒检测，从体动记录中识别RBD，在多个独立队列中验证了泛化能力（AUROC 0.84-0.94）。

Comments 37 pages including Supplementary Information, 4 core figures, 1 supplementary figure. (v2: fixed a typo in Table 3 and made minor text edits; v3: post review)

Journal ref npj Digital Medicine (2026)

Development and Comparative Analysis of Machine Learning Models for Hypoxemia Severity Triage in CBRNE Emergency Scenarios Using Physiological and Demographic Data from Medical-Grade Devices

基于生理和人口数据的机器学习模型在CBRNE紧急场景中用于缺氧严重程度分诊的发展与比较分析

Santino Nanini, Mariem Abid, Yassir Mamouni, Arnaud Wiedemann, Philippe Jouvet, Stephane Bourassa

专题命中 诊断辅助 ：机器学习模型预测缺氧严重程度用于分诊

AI总结 本文开发了机器学习模型预测紧急分诊中的缺氧严重程度，利用生理数据提升预测准确性，GBM在训练速度和可解释性上优于序列模型，未来将整合多医院数据提升模型泛化能力。

Comments 12 figures, 12 tables and 39 pages

Journal ref Diagnostics 14 (2024) 2763

ChronoSurv: A Clinical Pathway-Guided Graph Framework for Multimodal Survival Analysis

ChronoSurv：一种临床路径引导的多模态生存分析图框架

Hugo Miccinilli, Theo Di Piazza

专题命中 诊断辅助 ：多模态生存分析框架，用于头颈癌预测

AI总结 提出ChronoSurv，一种基于有向图的多模态生存分析框架，通过层次化拓扑和异质消息传递建模临床轨迹，在头颈癌数据集上取得最优判别性能与可靠校准。

Comments Accepted at MICCAI 2026. Submitted version due to embargo

Fair Cognitive Impairment Detection Through Unlearning

通过去学习实现公平的认知障碍检测

William Nguyen, Jiali Cheng, Hadi Amiri

专题命中 诊断辅助 ：多模态框架公平检测轻度认知障碍

AI总结 提出一种多模态框架，结合跨模态融合和梯度反转去学习，减少人口统计信息对轻度认知障碍检测的偏见，在跨语言数据集上缩小性能差距。

Comments Interspeech 2026

An auscultation location specific study on the relationship between expiratory-to-inspiratory acoustic patterns and spirometric airflow limitation across age and gender in asthmatic patients

基于听诊位置的哮喘患者呼气-吸气声学模式与肺功能气流受限关系的年龄和性别特异性研究

Dheeraj Harish Kumar, Sanjana M C, Perumal Keerthi Priya, K V Nikhath Khanam, Uma Maheshwari Krishnaswamy, Prasanta Kumar Ghosh

专题命中 诊断辅助 ：呼吸音分析辅助哮喘诊断，医学AI

AI总结 本研究通过分析141名哮喘患者的呼吸音频谱，发现呼气-吸气声功率比与FEV1/FVC在100-400Hz频段显著相关，且相关性受听诊位置、年龄和性别影响。

A Reproducible Log-Driven AutoML Framework for Interpretable Pipeline Optimization in Healthcare Risk Prediction

可重复的基于日志的自动机器学习框架用于医疗风险预测中的可解释流水线优化

Rui Huang, Lican Huang

专题命中 诊断辅助 ：AutoML框架用于医疗风险预测，属于诊断辅助。

AI总结 本文提出了一种可重复的基于日志的自动机器学习框架，用于医疗风险预测中的可解释流水线优化，通过分析组件属性、交互和冗余性，提高了模型性能和稳定性。

Something from Nothing: Data Augmentation for Robust Severity Level Estimation of Dysarthric Speech

无中生有：面向构音障碍语音严重程度鲁棒估计的数据增强

Jaesung Bae, Xiuwen Zheng, Minje Kim, Chang D. Yoo, Mark Hasegawa-Johnson

专题命中 诊断辅助 ：构音障碍语音质量评估，用于临床诊断

AI总结 提出三阶段框架，利用未标注构音障碍语音和典型语音数据集，通过教师模型生成伪标签、标签感知对比学习预训练和微调，在五个未见数据集上平均SRCC达0.761，显著优于现有方法。

Comments Accepted to Interspeech 2026 Long Paper Track

Index Date Imputation for Survival Analysis in Externally Controlled Trials with Delayed Treatment Initiation

延迟治疗启动的外部对照试验中生存分析的索引日期插补

Q. Le Coent, G. L. Rosner, M-C. Wang, C. Hu

专题命中 诊断辅助 ：外部对照试验中索引日期插补方法

AI总结 针对外部对照试验中因治疗启动延迟导致的索引日期错位问题，提出截断感知的索引日期插补（IDI）方法，结合倾向得分加权以校正混杂，模拟和真实数据验证其减少偏差的有效性。