医学 AI

LEARNER: Contrastive Pretraining for Learning Fine-Grained Patient Progression from Coarse Inter-Patient Labels

LEARNER: 通过对比学习从粗粒度患者间标签中学习细粒度患者进展

Jana Armouti, Nikhil Madaan, Rohan Panda, Tom Fox, Laura Hutchins, Amita Krishnan, Ricardo Rodriguez, Bennett DeBoisblanc, Deva Ramanan, John Galeotti, Gautam Gare

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； LSUHSC Internal Medicine（LSUHSC内科） ； Cosmetic Surgery Facility LLC（美容外科诊所有限公司） 纠错

专题命中 临床大模型 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 LEARNER通过对比学习利用患者间粗粒度标签，学习细粒度患者内变化，提升个性化医学中的治疗响应预测性能。

Comments Under review at ISBI 2026 conference

Utilizing Large Language Models for Zero-Shot Medical Ontology Extension from Clinical Notes

利用大型语言模型进行临床笔记的零样本医学本体扩展

Guanchen Wu, Yuzhang Xie, Huanwei Wu, Zhe He, Hui Shao, Xiao Hu, Carl Yang

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Emory University（埃默里大学） ； College of Public Health（公共卫生学院） ； Temple University（temple大学） ； School of Information（信息学院） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Hubert Department of Global Health（全球健康部） ； Nell Hodgson Woodruff School of Nursing（Nell Hodgson Woodruff护理学院） 纠错

专题命中 临床大模型 ：biomedical(abstract)

AI总结 CLOZE利用大型语言模型从临床笔记中自动提取医学实体，实现零样本医学本体扩展，具有高准确性和隐私保护能力。

Comments BIBM 2025 (WS#44: Biological ontologies and knowledge bases (BiOK) in the LLM era)