医学 AI

PaperSearchQA: Learning to Search and Reason over Scientific Papers with RLVR

PaperSearchQA: 基于强化学习与验证奖励的学习科学论文搜索与推理

James Burgess, Jan N. Hansen, Duo Peng, Yuhui Zhang, Alejandro Lozano, Min Woo Sun, Emma Lundberg, Serena Yeung-Levy

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Chan Zuckerberg Biohub Network（查纳·泽克拜尔生物枢纽网络） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 PaperSearchQA通过训练搜索代理在科学论文中进行搜索与推理，提升技术问答能力，为未来的人工智能科学家系统奠定基础。

Comments EACL 2026

NeuroKoop: Neural Koopman Fusion of Structural-Functional Connectomes for Identifying Prenatal Drug Exposure in Adolescents

NeuroKoop：神经Koopman融合结构-功能连接组用于识别青少年孕期药物暴露

Badhan Mazumder, Aline Kotoski, Vince D. Calhoun, Dong Hye Ye

机构 * Department of Computer Science, Georgia State University（计算机科学系，佐治亚州立大学） ； Neuroscience Institute, Georgia State University（神经科学研究所，佐治亚州立大学） ； Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)（跨机构神经影像与数据科学转化研究中心（TReNDS）） ； Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University（佐治亚州立大学、佐治亚理工学院和埃默里大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：分类 cs.CV、q-bio、eess.IV；biomedical(comments)

AI总结 NeuroKoop通过神经Koopman算子融合结构-功能连接组，提升青少年孕期药物暴露识别的准确性和鲁棒性。

Comments Published in the Proceedings of the 2025 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI). IEEE Xplore. DOI: 10.1109/BHI67747.2025.11269557

Latent Knowledge as a Predictor of Fact Acquisition in Fine-Tuned Large Language Models

潜在知识作为微调大语言模型事实获取的预测因子

Daniel B. Hier, Tayo Obafemi-Ajayi

机构 * Department of Neurology and Rehabilitation, University of Illinois at Chicago（神经学与康复医学系，伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Engineering Program, Missouri State University（工程学院，密苏里州立大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究通过微调大语言模型，发现潜在知识是预测事实获取速度和泛化能力的关键因素，同时揭示了训练强化对事实退化的影响。

Polarization-independent deterministic mode localization in a photonic lantern

在光子天线中实现极化无关的确定性模式定位

Harikumar K Chandrasekharan, Ross Donaldson

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种全光纤、极化无关的相干模式重组方案，实现多模光子天线中高斯斑点的确定性定位，具有高效率和稳定性，适用于相干光束成形和空间定位应用。

Comments 24 pages and 8 figures (main draft), 13 pages and 12 pages (supplementary material)

Bidirectional causal inference for binary outcomes in the presence of unmeasured confounding

双向因果推断用于二元结果在存在未测量混杂因素的情况下

Yafang Deng, Kang Shuai, Shanshan Luo

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种结构方程建模方法，用于在存在未测量混杂因素的情况下推断二元结果的双向因果效应，并通过实际案例验证了其在生物医学研究中的应用价值。

Comments 21 pages, 8 figures

NExON-Bayes: A Bayesian approach to network estimation informed by ordinal covariates

NExON-Bayes：一种结合序数协变量的网络估计贝叶斯方法

Joseph Feest, Hélène Ruffieux, Camilla Lingjærde, Xiaoyue Xi

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 NExON-Bayes通过结合序数协变量的贝叶斯方法，改进高维组学数据中网络估计的准确性与可靠性。

Mind the Gap: Benchmarking LLM Uncertainty and Calibration with Specialty-Aware Clinical QA and Reasoning-Based Behavioural Features

注意差距：基于专业意识的临床QA和推理行为特征的LLM不确定性与校准基准测试

Alberto Testoni, Iacer Calixto

机构 * Department of Medical Informatics, Amsterdam University Medical Center, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands（医学信息学系，阿姆斯特丹大学医学中心，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，荷兰） ； Amsterdam Public Health, Methodology, Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹公共健康，方法学，阿姆斯特丹，荷兰） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文通过评估不同临床专科和问题类型的LLM不确定性校准，提出基于行为特征的新型轻量方法，强调选择互补模型的重要性。

Comments Accepted at EACL 2026 (Main Conference)