医学 AI

Harnessing Large Language Models for Biomedical Named Entity Recognition

利用大型语言模型进行生物医学命名实体识别

Jian Chen, Leilei Su, Cong Sun

机构 * Department of Data Science and Big Data Technology, Hainan University, Haikou 570228, China（数据科学与大数据技术学院，海南大学，海口570228，中国） ； Department of Mathematics, Hainan University, Haikou 570228, China（数学学院，海南大学，海口570228，中国） ； Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine, New York 10022, USA（流行病学与公共卫生科学学院，韦尔·柯尔医学中心，纽约10022，美国） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出BioSelectTune框架，通过高效的数据筛选方法提升生物医学命名实体识别的性能，实现优于现有模型的准确率。

A Novel Approach for a Smart IoMT-Based BAN for an Old Home Healthcare Monitoring System Using Starlink

一种基于星链的智能IoMT-BAN在老年人居家医疗监测系统中的新方法

Shermin Sultana Setu, Mst. Amena Akter Pinky, Md. Abdul Awal, Sheekar Banerjee, Ishtiak Al Mamoon

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract,comments)

AI总结 本研究提出了一种基于星链的智能IoMT-BAN系统，用于提升老年人居家医疗监测的远程监控和通信可靠性。

Comments IEEE Conference on Biomedical Engineering, Computer and Information Technology for Health 2025

The Effect of Gender Diversity on Scientific Team Impact: A Team Roles Perspective

性别多样性对科学团队影响的效果：从团队角色视角出发

Yi Zhao, Yongjun Zhu, Donghun Kim, Yuzhuo Wang, Heng Zhang, Chao Lu, Chengzhi Zhang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究从团队角色视角探讨性别多样性对科学团队影响的机制，发现领导角色性别多样性对小团队有负面影响，而支援角色性别多样性在不同规模团队中均呈现正向影响。

Journal ref Journal of Informetrics, 2026

Leveraging Large Language Models for Rare Disease Named Entity Recognition

利用大语言模型进行罕见疾病命名实体识别

Nan Miles Xi, Yu Deng, Lin Wang

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究利用大语言模型在低资源环境下提升罕见疾病命名实体识别性能，通过结构化提示框架和语义引导方法，实现优于传统模型的表现。

Low-Resource Multi-Granularity Academic Function Recognition Based on Multiple Prompt Knowledge

基于多提示知识的低资源多粒度学术功能识别

Jiawei Liu, Zi Xiong, Yi Jiang, Yongqiang Ma, Wei Lu, Yong Huang, Qikai Cheng

机构 * Wuhan University, School of Information Management（武汉大学信息管理学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出MPT方法，通过结合人工和自动提示模板，提升低资源下多粒度学术功能识别的性能，实验显示在Macro-F1得分上优于微调和半监督方法。

Comments This article has been accepted by The Electronic Library and the full article is now available on Emerald Insight

Periodical embeddings uncover hidden interdisciplinary patterns in the subject classification scheme of science

周期性嵌入揭示了科学学科分类方案中的隐藏跨学科模式

Zhuoqi Lyu, Qing Ke

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 周期性嵌入通过分析期刊分类方案揭示科学领域中的跨学科模式，优于传统分类法。