医学 AI

Near-field perturbation of laser filament enabling simultaneous far-field THz diagnosis and broadband calculus processing

近场扰动激光丝实现的同时远场THz诊断和宽带微分处理

Jiayu Zhao, Yifu Tian, Linlin Yuan, Jiajun Yang, Xiaofeng Li, Li Lao, Alexander Shkurinov, Yan Peng, Yiming Zhu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 通过近场扰动实现激光丝的远场THz诊断和宽带微分处理，提升等离子体-THz相互作用的理解并推动新型全光学信号处理技术。

Generalist Large Language Models Outperform Clinical Tools on Medical Benchmarks

通用大语言模型在医疗基准测试中优于临床工具

Krithik Vishwanath, Mrigayu Ghosh, Anton Alyakin, Daniel Alexander Alber, Yindalon Aphinyanaphongs, Eric Karl Oermann

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 通用大语言模型在医疗基准测试中表现优于临床工具，揭示了临床AI系统在某些关键能力上的不足。

Comments 17 pages, 4 figures (2 regular, 2 supplemental)

Quantum Machine Learning in Healthcare: Evaluating QNN and QSVM Models

量子机器学习在医疗中的应用：评估QNN和QSVM模型

Antonio Tudisco, Deborah Volpe, Giovanna Turvani

机构 * Department of Electronics and Telecommunications（电子工程与电信系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文评估了量子神经网络和量子支持向量机在医疗诊断中的表现，发现QSVM在处理不平衡数据集时优于QNN。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.20797

Journal ref 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

Multi-VQC: A Novel QML Approach for Enhancing Healthcare Classification

多VQC：一种新型量子机器学习方法用于增强医疗分类

Antonio Tudisco, Deborah Volpe, Giovanna Turvani

机构 * Department of Electronics and Telecommunications（电子工程与电信系） ； Politecnico di Torino（托斯纳大学） ； Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia（国家地球物理与火山学研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 多VQC提出了一种新型量子机器学习方法，用于解决医疗分类中的类别不平衡问题，通过高维空间映射提升诊断准确性。

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Quantum Software (QSW)

Explainable Deep Convolutional Multi-Type Anomaly Detection

可解释的深度卷积多类型异常检测

Alex George, Lyudmila Mihaylova, Sean Anderson

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering（电子工程学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出 MultiTypeFCDD 框架，通过图像级别标签生成多通道热图，实现多类型异常检测，有效解决传统方法的计算和内存限制问题。

Quantifying Cognitive Bias Induction in LLM-Generated Content

量化大语言模型生成内容中的认知偏差诱导

Abeer Alessa, Param Somane, Akshaya Lakshminarasimhan, Julian Skirzynski, Julian McAuley, Jessica Echterhoff

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究量化了大语言模型生成内容中的认知偏差，发现其在摘要和事实核查任务中存在框架偏差、幻觉和优先偏差，并提出针对性干预方法以减少对人类决策的影响。

Comments 21 pages (including references and appendix), 3figures. accepted to AACL 2025

Progressive Code Integration for Abstractive Bug Report Summarization

渐进式代码集成用于抽象式bug报告摘要

Shaira Sadia Karim, Abrar Mahmud Rahim, Lamia Alam, Ishmam Tashdeed, Lutfun Nahar Lota, Md. Abu Raihan M. Kamal, Md. Azam Hossain

机构 * Islamic University of Technology（伊斯兰技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出渐进式代码集成框架，通过整合长代码片段和文本内容，提升基于LLM的bug报告摘要效果，优于现有方法。