医学 AI

Leveraging large language models for structured information extraction from pathology reports

利用大型语言模型从病理报告中提取结构化信息

Jeya Balaji Balasubramanian, Daniel Adams, Ioannis Roxanis, Amy Berrington de Gonzalez, Penny Coulson, Jonas S. Almeida, Montserrat García-Closas

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用大型语言模型从病理报告中提取结构化信息，通过对比人类标注员和多个LLM模型的准确性，展示了一种可定制、模块化的开源工具，提升病理数据的分析效率和互操作性。

Comments 29 pages, 6 figures

Journal ref J. Pathol. Inform. 19 (2025) 100521

Enhancing Breast Cancer Prediction with LLM-Inferred Confounders

利用大语言模型推断的混杂因素增强乳腺癌预测

Debmita Roy

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 利用大语言模型推断混杂因素以提升乳腺癌预测，通过改进随机森林模型性能，促进早期诊断和临床决策。

Comments 2 pages, 1 figure, 1 table

PSA-MIL: A Probabilistic Spatial Attention-Based Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification

PSA-MIL: 一种基于概率空间注意力的多实例学习方法用于整张滑动图像分类

Sharon Peled, Yosef E. Maruvka, Moti Freiman

机构 * Technion – Israel Institute of Technology（技术学院–以色列理工学院） 纠错

专题命中 病理影像 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PSA-MIL通过整合空间上下文的注意力机制，提升整张滑动图像分类的准确性和效率，同时减少计算成本。

Comments Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2026