医学 AI

Enhancing Transparency and Traceability in Healthcare AI: The AI Product Passport

提升医疗AI的透明度与可追溯性：AI产品护照

A. Anil Sinaci, Senan Postaci, Dogukan Cavdaroglu, Machteld J. Boonstra, Okan Mercan, Kerem Yilmaz, Gokce B. Laleci Erturkmen, Folkert W. Asselbergs, Karim Lekadir

专题命中 医学数据与评测 ：healthcare AI(title,abstract)

AI总结 本研究提出AI产品护照，通过生命周期文档提升医疗AI的透明度和可追溯性，符合FUTURE-AI原则，确保公平性和可用性，并通过开源平台实现可访问性。

Comments A total of 33 pages: First 16 pages for the manuscript and the remaining 17 pages for the supplementary user guide of the graphical user interface

VesSAM: Efficient Multi-Prompting for Segmenting Complex Vessel

VesSAM: 高效多提示分割复杂血管

Suzhong Fu, Rui Sun, Xuan Ding, Jingqi Dong, Yiming Yang, Yao Zhu, Min Chang Jordan Ren, Delin Deng, Angelica Aviles-Rivero, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * FNii-Shenzhen, CUHK-Shenzhen（FNii-Shenzhen，CUHK-Shenzhen） ； School of Science and Engineering, CUHK-Shenzhen（CUHK-Shenzhen科学与工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VesSAM通过多提示编码器和轻量级解码器提升血管分割性能，实现比现有方法更高的Dice和IoU指标，同时参数更少且泛化能力更强。

Developing Large Language Models for Clinical Research Using One Million Clinical Trials

利用一百万项临床试验开发大型语言模型用于临床研究

Zifeng Wang, Jiacheng Lin, Qiao Jin, Junyi Gao, Jathurshan Pradeepkumar, Pengcheng Jiang, Zhiyong Lu, Jimeng Sun

机构 * Usher Institute, Edinburgh Medical School, University of Edinburgh（埃丁堡大学埃丁堡医学院usher研究所） ； Health Data Research UK（英国健康数据研究） ； School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算与数据科学学院） ； Division of Intramural Research, National Library of Medicine, National Institutes of Health（国家卫生研究院国家医学图书馆内部研究部） ； Keiji AI 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出TrialPanorama，通过整合一百万项临床试验数据，训练出在八个关键临床研究任务中表现优于通用大语言模型的8B LLM。