医学 AI

Med3D-R1: Incentivizing Clinical Reasoning in 3D Medical Vision-Language Models for Abnormality Diagnosis

Med3D-R1: 促进3D医学视觉-语言模型的临床推理

Haoran Lai, Zihang Jiang, Kun Zhang, Qingsong Yao, Rongsheng Wang, Zhiyang He, Xiaodong Tao, Wei Wei, Shaohua Kevin Zhou

机构 * School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（生物医学工程学院，生命科学与医学系，中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（先进研究所，中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Medical Business Department, iFlytek Co.Ltd（iFlytek公司医学业务部） ； The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine University of Science and Technology of China（中国科学技术大学第一附属医院，生命科学与医学系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Med3D-R1通过两阶段训练框架提升3D医学视觉-语言模型的临床推理能力，实现更准确的异常诊断。

CortiNet: A Physics-Perception Hybrid Cortical-Inspired Dual-Stream Network for Gallbladder Disease Diagnosis from Ultrasound

CortiNet：一种融合物理感知的类人双流网络用于从超声波诊断胆囊疾病

Vagish Kumar, Souvik Chakraborty

机构 * Department of Applied Mechanics（应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence (ScAI)（人工智能学院） ； Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 CortiNet通过融合物理感知的类人双流网络，实现高精度胆囊疾病诊断，具有轻量级和高效特征学习的特点。

The Inlet Rank Collapse in Implicit Neural Representations: Diagnosis and Unified Remedy

隐式神经表示中的入口秩崩溃：诊断与统一解决

Jianqiao Zheng, Hemanth Saratchandran, Simon Lucey

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种结构诊断框架，揭示隐式神经表示中入口秩崩溃现象，并通过秩扩展初始化方法提升模型表现。

TSCAN: Context-Aware Uplift Modeling via Two-Stage Training for Online Merchant Business Diagnosis

TSCAN: 基于两阶段训练的上下文感知 uplift 模型用于在线商家业务诊断

Hangtao Zhang, Zhe Li, Kairui Zhang

机构 * Rajax Network Technology (Taobao Shangou of Alibaba)（拉杰克斯网络技术（淘宝商馆 of 阿里巴巴）） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TSCAN 通过两阶段训练方法，结合上下文感知注意力层，解决样本选择偏差和治疗效应变化问题，提升在线商家业务诊断的准确性与实用性。

Comments 15 pages,7 figures

AdaFuse: Adaptive Multimodal Fusion for Lung Cancer Risk Prediction via Reinforcement Learning

AdaFuse：基于强化学习的自适应多模态融合用于肺癌风险预测

Chongyu Qu, Zhengyi Lu, Yuxiang Lai, Thomas Z. Li, Junchao Zhu, Junlin Guo, Juming Xiong, Yanfan Zhu, Yuechen Yang, Allen J. Luna, Kim L. Sandler, Bennett A. Landman, Yuankai Huo

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AdaFuse利用强化学习实现自适应多模态融合，通过动态选择和融合模态提升肺癌风险预测的AUC性能。

Real-Time Vibration-Based Bearing Fault Diagnosis Under Time-Varying Speed Conditions

实时振动基于轴承故障诊断在时间变化速度条件下

Tuomas Jalonen, Mohammad Al-Sa'd, Serkan Kiranyaz, Moncef Gabbouj

机构 * Department of Computing Sciences, Tampere University（计算科学系，塔尔皮奥大学） ； Department of Physiology, University of Helsinki（生理学系，赫尔辛基大学） ； Department of Electrical Engineering, Qatar University（电气工程系，卡塔尔大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种实时CNN模型和Fisher-based SSA方法，用于在时间变化速度下实现高精度的轴承故障诊断。

AI-generated data contamination erodes pathological variability and diagnostic reliability

AI生成的数据污染侵蚀病理变异性与诊断可靠性

Hongyu He, Shaowen Xiang, Ye Zhang, Yingtao Zhu, Jin Zhang, Hao Deng, Emily Alsentzer, Yun Liu, Qingyu Chen, Kun-Hsing Yu, Andrew Marshall, Tingting Chen, Srinivas Anumasa, Daniel Ebner, Dean Ho, Kee Yuan Ngiam, Ching-Yu Cheng, Dianbo Liu

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；pathology(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 AI生成的数据污染导致病理变异性下降和诊断可靠性降低，需政策强制的人类监督以防止医疗数据生态系统的退化。

Comments *Corresponding author: Dianbo Liu (dianbo@nus.edu.sg)

MedAD-R1: Eliciting Consistent Reasoning in Interpretible Medical Anomaly Detection via Consistency-Reinforced Policy Optimization

MedAD-R1: 通过一致性强化策略优化实现可解释医学异常检测中的一致推理

Haitao Zhang, Yingying Wang, Jiaxiang Wang, Haote Xu, Hongyang Zhang, Yirong Chen, Yue Huang, Xinghao Ding

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能研究院） ； Zhejiang Expressway Co., Ltd.（浙江高速公路有限公司） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学科学与工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MedAD-R1通过一致性强化策略优化实现医学异常检测中的可解释推理，提升模型的可信度和可解释性。

Comments 9 pages, 4 figures

Deep Learning Based CNN Model for Automated Detection of Pneumonia from Chest XRay Images

基于深度学习的CNN模型用于从胸部X光图像中自动检测肺炎

Sathish Krishna Anumula, Vetrivelan Tamilmani, Aniruddha Arjun Singh, Dinesh Rajendran, Venkata Deepak Namburi

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种定制CNN模型，用于高精度自动检测胸部X光图像中的肺炎，通过优化的深度可分离卷积和预处理技术提升诊断效率与准确性。

Comments 17 Pages, 2 Tables, 6 Figures

Scalable and Secure AI Inference in Healthcare: A Comparative Benchmarking of FastAPI and Triton Inference Server on Kubernetes

可扩展且安全的医疗AI推理：在Kubernetes上的FastAPI和Triton推理服务器比较基准测试

Ratul Ali

机构 * Institute of Information Technology (IIT)（信息科技研究所） ； Jahangirnagar University (JU)（贾汗吉尔纳加尔大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；healthcare AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文比较了FastAPI和Triton推理服务器在Kubernetes上的性能，发现Triton在可扩展性和吞吐量上优于FastAPI，提出混合架构用于医疗AI的安全部署。

Comments 2 pages, 2 figures, 1 table

Development of a Cacao Disease Identification and Management App Using Deep Learning

基于深度学习的可可病害识别与管理应用程序开发

Zaldy Pagaduan, Jason Occidental, Nathaniel Duro, Dexielito Badilles, Eleonor Palconit

机构 * School of Engineering and Architecture（工程与建筑学院） ； Ateneo de Davao University（达沃大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本研究开发了一款基于深度学习的可可病害识别与管理移动应用，通过离线功能和高准确率的模型帮助小农户提升作物健康和产量。

Comments 6 pages, 8 figures, preprint

Spectral Superposition: A Theory of Feature Geometry

谱叠加：特征几何理论

Georgi Ivanov, Narmeen Oozeer, Shivam Raval, Tasana Pejovic, Shriyash Upadhyay, Amir Abdullah

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出谱叠加理论，通过分析权重矩阵的谱结构，揭示特征在高维空间中的几何分布，证明容量饱和导致特征局部化，并通过框架算子实现分类。

Learning to Guide Local Search for MPE Inference in Probabilistic Graphical Models

在概率图模型中学习引导局部搜索用于MPE推断

Brij Malhotra, Shivvrat Arya, Tahrima Rahman, Vibhav Giridhar Gogate

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出神经元消融框架，通过学习引导局部搜索以提升概率图模型中MPE推断的效率与性能。

Glance and Focus Reinforcement for Pan-cancer Screening

全景筛查中的 glance 与 focus 强化学习

Linshan Wu, Jiaxin Zhuang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GF-Screen 通过 glance 与 focus 强化学习框架，首次将强化学习技术应用于全景筛查中的病变定位与分割问题，有效提升了检测效率和准确性。

Comments Accepted by ICLR 2026. Code is available at https://github.com/Luffy03/GF-Screen

Longitudinal Progression Prediction of Alzheimer's Disease with Tabular Foundation Model

阿尔茨海默病纵向进展预测的表格基础模型

Yilang Ding, Jiawen Ren, Jiaying Lu, Gloria Hyunjung Kwak, Armin Iraji, Shengpu Tang, Alex Fedorov

机构 * Department of Computer Science Emory University Atlanta GA USA（埃默里大学计算机科学系） ； Center for Data Science Nell Hodgson Woodruff School of Nursing Emory University Atlanta GA USA（埃默里大学数据科学中心） ； Department of Computer Science Georgia State University Atlanta GA USA（佐治亚州立大学计算机科学系） ； Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS) Atlanta GA USA（神经影像与数据科学转化研究三机构中心（TReNDS）） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出L2C-TabPFN方法，结合纵向到横断面转换与预训练表格基础模型，用于预测阿尔茨海默病的临床相关生物标志物，特别是在脑室体积预测上取得突破性成果。

Comments preprint

Drift-Bench: Diagnosing Cooperative Breakdowns in LLM Agents under Input Faults via Multi-Turn Interaction

Drift-Bench: 通过多轮交互诊断LLM代理在输入故障下的合作破裂

Han Bao, Zheyuan Zhang, Pengcheng Jing, Zhengqing Yuan, Kaiwen Shi, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（内布拉斯加大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 Drift-Bench通过多轮交互评估LLM代理在输入故障下的合作破裂，采用角色驱动的用户模拟器和Rise评估协议，揭示澄清效果随用户角色和故障类型的变化，推动代理安全评估。

Comments 65 pages, 40 figures

The hybrid confirmation tree: A robust strategy for hybrid intelligence

混合确认树：混合智能的稳健策略

Julian Berger, Pantelis P. Analytis, Frederik Andersen, Kristian P. Lorenzen, Ville Satopää, Ralf HJM Kurvers

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 混合确认树通过结合人类与AI决策，提高准确性并减少决策成本，是一种稳健的混合智能策略。

Model Selection for Maternal Hypertensive Disorders with Symmetric Hierarchical Dirichlet Processes

妊娠高血压疾病的模型选择与对称分层狄利克雷过程

Beatrice Franzolini, Antonio Lijoi, Igor Prünster

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于对称分层狄利克雷过程的贝叶斯非参数方法，用于妊娠高血压疾病的模型选择和心脏功能分析。

Journal ref The Annals of Applied Statistics, 17(1): 313-332, 2023