医学 AI

A Contrastive Variational AutoEncoder for NSCLC Survival Prediction with Missing Modalities

用于NSCLC生存预测的对比变分自编码器，具有缺失模态

Michele Zanitti, Vanja Miskovic, Francesco Trovò, Alessandra Laura Giulia Pedrocchi, Ming Shen, Yan Kyaw Tun, Arsela Prelaj, Sokol Kosta

机构 * Department of Electronic Systems, Aalborg University, Copenhagen, Denmark（电子系统系，奥胡斯大学） ； Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy（电子、信息与生物工程系，米兰理工学院） ； Department of Medical Oncology, Istituto Nazionale dei Tumori, Milan, Italy（医学肿瘤学系，国家肿瘤研究所） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出了一种多模态对比变分自编码器，用于NSCLC生存预测，通过整合多种数据模态并处理缺失数据，提高预测的鲁棒性和准确性。

Comments Accepted at The 13th IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2025)

AI-Assisted Decision Making with Human Learning

辅助人类学习的AI决策制定

Gali Noti, Kate Donahue, Jon Kleinberg, Sigal Oren

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Ben-Gurion University（本·古里安大学） 纠错

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文研究了人工智能辅助决策中人类学习的权衡问题，提出了一种基于算法耐心和人类学习能力的最优特征选择方法。

Comments This paper appeared in Proceedings of the 26th ACM Conference on Economics and Computation (EC '25)