医学 AI

UniPACT: A Multimodal Framework for Prognostic Question Answering on Raw ECG and Structured EHR

UniPACT：一种多模态框架，用于基于原始ECG和结构化EHR的预后问题回答

Jialu Tang, Tong Xia, Yuan Lu, Aaqib Saeed

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 UniPACT通过多模态融合和结构化提示机制，实现对ECG和EHR的预后问题回答，取得优异的AUROC性能。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

PC-MCL: Patient-Consistent Multi-Cycle Learning with multi-label bias correction for respiratory sound classification

PC-MCL：具有多标签偏差校正的患者一致多周期学习用于呼吸声分类

Seung Gyu Jeong, Seong-Eun Kim

机构 * Department of Applied AI, Seoul National University of Science and Technology（应用人工智能系，首尔科学技术大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PC-MCL通过多周期拼接、三标签公式和患者匹配辅助任务，解决呼吸声分类中的多标签偏差问题，提升异常呼吸事件检测性能。

Analysis of voice recordings features for Classification of Parkinson's Disease

帕金森病的语音记录特征分析用于分类

Beatriz Pérez-Sánchez, Noelia Sánchez-Maroño, Miguel A. Díaz-Freire

机构 * Universidade da Coruña, CITIC Campus de Elviña（圣地亚哥·德·孔波斯特拉大学，CITIC埃尔维尼亚校区） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文利用机器学习与特征选择方法对帕金森病进行语音记录特征分析，以提高诊断准确性并减少特征数量。

Journal ref ACM SAC Conference 2024