科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-01-13 至 2026-01-13 共收录 3 篇信号源：cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学数据与评测 3 篇

2601.06140 2026-01-13 cs.LG stat.ML 70%

Causal and Federated Multimodal Learning for Cardiovascular Risk Prediction under Heterogeneous Populations

因果与联邦多模态学习用于异质人群中的心血管风险预测

Rohit Kaushik, Eva Kaushik

机构 * Hanson Professional Services（Hanson专业服务）； University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学 Knoxville分校）； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）

专题命中医学数据与评测：MRI(abstract)；biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文提出一种融合因果学习与联邦学习的多模态框架，用于在异质人群中预测心血管风险，通过整合多种生物医学数据并确保隐私和可解释性，提升预测的鲁棒性和公平性。

Comments 9 pages, 5 figures

2601.06742 2026-01-13 cs.LG 57%

Federated Continual Learning for Privacy-Preserving Hospital Imaging Classification

联邦持续学习用于隐私保护的医院影像分类

Anay Sinhal, Arpana Sinhal, Amit Sinhal

专题命中医学数据与评测：radiology(abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文提出DP-FedEPC方法，结合EWC、原型回放和差分隐私，解决医院影像分类中的隐私保护与持续学习问题。

2601.04770 2026-01-13 cs.AI cs.DB 50%

SciIF: Benchmarking Scientific Instruction Following Towards Rigorous Scientific Intelligence

SciIF: 科学指令遵循基准测试以实现严谨的科学智能

Encheng Su, Jianyu Wu, Chen Tang, Lintao Wang, Pengze Li, Aoran Wang, Jinouwen Zhang, Yizhou Wang, Yuan Meng, Xinzhu Ma, Shixiang Tang, Houqiang Li

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）； University of Sydney（悉尼大学）； Fudan University（复旦大学）； Tsinghua University（清华大学）； Beihang University（北航大学）

专题命中医学数据与评测：diagnosis(abstract)

AI总结 SciIF是一个评估模型在科学问题解决中严格遵守约束条件能力的多学科基准测试，通过显式证据验证科学有效性，提升LLM在科学逻辑框架中的可靠性。