医学 AI

RISE: Interactive Visual Diagnosis of Fairness in Machine Learning Models

RISE: 机器学习模型中公平性的交互式可视化诊断

Ray Chen, Christan Grant

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 RISE通过交互式可视化工具帮助诊断机器学习模型中的公平性问题，揭示准确率与公平性的权衡，支持更明智的模型选择。

iSight: Towards expert-AI co-assessment for improved immunohistochemistry staining interpretation

iSight：迈向专家-人工智能协同评估以提高免疫组化染色解释

Jacob S. Leiby, Jialu Yao, Pan Lu, George Hu, Anna Davidian, Shunsuke Koga, Olivia Leung, Pravin Patel, Isabella Tondi Resta, Rebecca Rojansky, Derek Sung, Eric Yang, Paul J. Zhang, Emma Lundberg, Dokyoon Kim, Serena Yeung-Levy, James Zou, Thomas Montine, Jeffrey Nirschl, Zhi Huang

机构 * Department of Pathology and Laboratory Medicine, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（病理与实验室医学系，佩尔曼医学院，宾夕法尼亚大学） ； Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（电气与系统工程系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（生物医学数据科学系，斯坦福大学医学院） ； Department of Pathology, University of Maryland School of Medicine（病理学系，马里兰大学医学院） ； Department of Pathology, Stanford University School of Medicine（病理学系，斯坦福大学医学院） 纠错

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

AI总结 iSight通过多任务学习框架提升IHC染色评估的准确性，优于基础模型并改善专家一致性。

Toward Reliable and Explainable Nail Disease Classification: Leveraging Adversarial Training and Grad-CAM Visualization

迈向可靠且可解释的指甲疾病分类：利用对抗训练和Grad-CAM可视化

Farzia Hossain, Samanta Ghosh, Shahida Begum, B. M. Shahria Alam, Mohammad Tahmid Noor, Md Parvez Mia, Nishat Tasnim Niloy

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

AI总结 本文提出基于对抗训练和Grad-CAM可视化的机器学习模型，用于可靠且可解释的指甲疾病分类，提升诊断准确性与效率。

Comments 6 pages, 12 figures. This is the author's accepted manuscript of a paper accepted for publication in the Proceedings of the 16th International IEEE Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT 2025). The final published version will be available via IEEE Xplore

Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired Inductive Bias

多激发投影模拟：受多体物理启发的归纳偏置

Philip A. LeMaitre, Marius Krumm, Hans J. Briegel

机构 * University of Innsbruck, Institute for Theoretical Physics（因斯布鲁克大学理论物理研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出多激发投影模拟（mePS）方法，通过受多体物理启发的归纳偏置解决超图建模中的指数复杂性问题，并在多个场景中验证了其资源节省和可解释性优势。

Comments 41 pages, 9 figures; Code repository at https://github.com/MariusKrumm/ManyBodyMEPS. Updated to be consistent with AIJ version

Journal ref Artificial Intelligence 352, 104489 (2026)

GPINND: A deep-learning-based state of health estimation for Lithium-ion battery

GPINND: 基于深度学习的锂离子电池状态健康估计

Yuzhu Lei, Guanding Yu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种结合深度学习与电化学机制的锂离子电池状态健康估计方法，通过顺序训练策略提升模型精度与收敛性。

Evaluating the Presence of Sex Bias in Clinical Reasoning by Large Language Models

通过大语言模型评估临床推理中的性别偏见存在性

Isabel Tsintsiper, Sheng Wong, Beth Albert, Shaun P Brennecke, Gabriel Davis Jones

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究发现大语言模型在临床推理中存在性别偏见，不同模型表现不同，需谨慎配置与监督以确保医疗应用的安全性。

Benchmarking Large Language Models for Diagnosing Students' Cognitive Skills from Handwritten Math Work

对大型语言模型诊断学生手写数学作业认知技能的基准测试

Yoonsu Kim, Hyoungwook Jin, Hayeon Doh, Eunhye Kim, Dongyun Jung, Seungju Kim, Kiyoon Choi, Jinho Son, Juho Kim

机构 * School of Computing, KAIST, Daejeon, Republic of Korea（韩国庆熙大学计算机学院） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（美国密歇根大学） ； Ewha Womans University, Seoul, Republic of Korea（韩国成均馆大学） ； AlgorithmLabs, Seoul, Republic of Korea（韩国AlgorithmLabs公司） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文评估了18种大型语言模型在诊断学生手写数学作业认知技能时的表现，发现模型在模糊证据下表现不佳，揭示了模型在证据处理上的系统性问题。