医学 AI

Beyond CLIP: Knowledge-Enhanced Multimodal Transformers for Cross-Modal Alignment in Diabetic Retinopathy Diagnosis

超越CLIP：基于知识的多模态Transformer用于糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐

Argha Kamal Samanta, Harshika Goyal, Vasudha Joshi, Tushar Mungle, Pabitra Mitra

机构 * Department of Medicine Stanford University Stanford, USA（医学系 斯坦福大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)；medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于知识的多模态Transformer框架，通过整合视网膜图像、临床文本和结构化数据，提升糖尿病视网膜病变诊断中的跨模态对齐与检索性能。

Comments 14 pages, 14 figures

Generative vector search to improve pathology foundation models across multimodal vision-language tasks

生成向量搜索以提升多模态视觉-语言任务中的病理基础模型

Markus Ekvall, Ludvig Bergenstråhle, Patrick Truong, Ben Murrell, Joakim Lundeberg

专题命中 医疗多模态 ：pathology(title)

AI总结 STHLM通过生成向量搜索方法提升多模态视觉-语言任务中病理基础模型的检索性能，实现10-30%的性能提升和10倍的维度压缩

Comments 13 pages main (54 total), 2 main figures (9 total)

R-GenIMA: Integrating Neuroimaging and Genetics with Interpretable Multimodal AI for Alzheimer's Disease Progression

R-GenIMA：整合神经影像与基因组学的可解释多模态AI用于阿尔茨海默病进展

Kun Zhao, Siyuan Dai, Yingying Zhang, Guodong Liu, Pengfei Gu, Chenghua Lin, Paul M. Thompson, Alex Leow, Heng Huang, Lifang He, Liang Zhan, Haoteng Tang

机构 * Eli and Lilly company（艾利和利公司） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：MRI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 R-GenIMA通过整合神经影像与基因组学，利用可解释的多模态AI方法，实现了对阿尔茨海默病进展的精准预测与机制揭示。

SafeMed-R1: Adversarial Reinforcement Learning for Generalizable and Robust Medical Reasoning in Vision-Language Models

SafeMed-R1: 为视觉-语言模型中的通用性和鲁棒性医疗推理设计的对抗强化学习

A. A. Gde Yogi Pramana, Jason Ray, Anthony Jaya, Michael Wijaya

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(abstract)

AI总结 SafeMed-R1通过对抗训练与组相对策略优化提升视觉-语言模型在医疗推理中的鲁棒性和可解释性。