医学 AI

Predicting Failures of LLMs to Link Biomedical Ontology Terms to Identifiers Evidence Across Models and Ontologies

预测大型语言模型在跨模型和本体学链接生物医学本体术语到标识符时的失败证据

Daniel B. Hier, Steven Keith Platt, Tayo Obafemi-Ajayi

机构 * Department of Neurology（神经学系） ； Rehabilitation University of Illinois at Chicago Chicago, IL, USA（伊利诺伊大学芝加哥分校康复学院） ； Lab for Applied Artificial Intelligence（应用人工智能实验室） ； Engineering Program（工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了大型语言模型在跨本体链接生物医学术语与标识符时的失败原因，发现对本体标识符的暴露是预测链接成功的关键因素。

Comments Accepted for Presentation, IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI 25), Atlanta GA USA, October 26-29, 2025

Journal ref 2025 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), Atlanta, GA, USA, 2025, pp. 1-7

MAFS: Multi-head Attention Feature Selection for High-Dimensional Data via Deep Fusion of Filter Methods

MAFS：通过深度融合过滤方法的多头注意力特征选择用于高维数据

Xiaoyan Sun, Qingyu Meng, Yalu Wen

机构 * Department of Statistics, University of Auckland（统计系，奥克兰大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MAFS通过结合统计先验与深度学习能力，提出多头注意力特征选择方法，提升高维生物医学数据的可解释性和稳定性。

AIRES: Accelerating Out-of-Core GCNs via Algorithm-System Co-Design

AIRES: 通过算法-系统协同设计加速离核GCN

Shakya Jayakody, Youpeng Zhao, Jun Wang

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AIRES通过算法-系统协同设计优化离核GCN计算，降低I/O延迟并提升GPU利用率，实现实验基准测试中1.8倍的性能提升。

Comments 36th IEEE International Conference on Application-Specific Systems, Architectures and Processors. (Accepted)

Journal ref 2025 IEEE 36th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), Vancouver, BC, Canada, 2025, pp. 1-8

Scalable Ultra-High-Dimensional Quantile Regression with Genomic Applications

可扩展的超高维分位数回归及其在基因组应用中的使用

Hanqing Wu, Jonas Wallin, Iuliana Ionita-Laza

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出FS-QRPPA算法，用于高维数据中的分位数回归，通过并行计算提升可扩展性，实现更准确的系数估计和预测区间覆盖。

Beyond Point Estimates: Toward Proper Statistical Inferencing and Reporting of Intraclass Correlation Coefficients

超越点估计：迈向正确统计推断和报告组内相关系数

Yufeng Liu, Xiangfei Hong, Shanbao Tong

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究指出，仅依赖ICC点估计可能导致结论不可靠，提出系统回顾和实用指南以改进ICC的统计推断和报告。

Comments 19 pages, 2 figures, 2 tables

Scalable Construction of a Lung Cancer Knowledge Base: Profiling Semantic Reasoning in LLMs

可扩展的肺癌知识库构建：在大语言模型中进行语义推理的 profiling

Cesar Felipe Martínez Cisneros, Jesús Ulises Quiroz Bautista, Claudia Anahí Guzmán Solano, Bogdan Kaleb García Rivera, Iván García Pacheco, Yalbi Itzel Balderas Martínez, Kolawole John Adebayoc, Ignacio Arroyo Fernández

机构 * Universidad Tecnológica de la Mixteca（拉巴斯技术大学） ； Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER) Ismael Cosío Villegas（国家呼吸疾病研究所（INER）伊斯梅尔·科索·维利亚斯） ； Maynooth University（梅诺特大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出利用OpenIE构建肺癌知识库，通过语义推理提升生物医学NLP性能。

Comments \c{opyright} 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works