医学 AI

DoAtlas-1: A Causal Compilation Paradigm for Clinical AI

DoAtlas-1：一种用于临床AI的因果编译范式

Yulong Li, Jianxu Chen, Xiwei Liu, Chuanyue Suo, Rong Xia, Zhixiang Lu, Yichen Li, Xinlin Zhuang, Niranjana Arun Menon, Yutong Xie, Eran Segal, Imran Razzak

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：clinical AI(title)；medical AI(abstract)

AI总结 DoAtlas-1通过因果编译范式将医学证据转化为可执行代码，提升临床AI的可审计性和可验证性。

VillageNet: Graph-based, Easily-interpretable, Unsupervised Clustering for Broad Biomedical Applications

VillageNet：基于图的、易于解释的、无监督聚类用于广泛生物医学应用

Aditya Ballal, Gregory A. DePaul, Esha Datta, Asuka Hatano, Erik Carlsson, Ye Chen-Izu, Javier E. López, Leighton T. Izu

机构 * Department of Pharmacology, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校药理学系） ； Department of Mathematics, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校数学系） ； Sandia National Laboratories, Albuquerque, NM, 87108, USA（桑迪亚国家实验室） ； Mechanical Engineering Department, the University of Tokyo, Tokyo, Japan（东京大学机械工程系） ； Biomedical Engineering, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校生物医学工程系） ； Internal Medicine, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校内科医学系） ； Cardiovascular Medicine, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校心血管医学系） ； Cardiovascular Research Institute, University of California, Davis, California, United States（加州大学戴维斯分校心血管研究所） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 VillageNet通过基于图的无监督聚类方法，实现了对高维生物医学数据的高效且可解释的聚类，适用于广泛的应用场景。

Comments Software available at https://villagenet.streamlit.app/ Github Link: https://github.com/lordareicgnon/VillageNet

Transcending the Annotation Bottleneck: AI-Powered Discovery in Biology and Medicine

突破标注瓶颈：人工智能在生物学和医学中的发现

Soumick Chatterjee

机构 * Human Technopole, Milan, Italy（米兰人类技术极地） ； Faculty of Computer Science, Otto von Guericke University Magdeburg, Magdeburg, Germany（计算机科学系，奥托·冯·格里克大学马格德堡） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：MRI(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV；biomedical(journal_ref)

AI总结 本文提出通过无监督学习突破生物医学领域标注瓶颈，实现对心脏特征、基因表达和病理检测的高效发现与分析。

Journal ref Artificial Intelligence for Biomedical Data, AIBIO 2025, CCIS 2696, pp 243-248, 2026

GLaDiGAtor: Language-Model-Augmented Multi-Relation Graph Learning for Predicting Disease-Gene Associations

GLaDiGAtor: 基于语言模型的多关系图学习用于预测疾病-基因关联

Osman Onur Kuzucu, Tunca Doğan

机构 * Biological Data Science Lab, Dept. of Computer Engineering, Hacettepe University（生物数据科学实验室，计算机工程系，哈切泰佩大学） ； Dept. of Bioinformatics, Graduate School of Health Sciences, Hacettepe University（生物信息学系，健康科学研究生院，哈切泰佩大学） ； Dept. of Health Informatics, Institute of Informatics, Hacettepe University（健康信息学系，信息学院，哈切泰佩大学） 纠错

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

AI总结 GLaDiGAtor通过整合语言模型特征的异构图学习方法，提升了疾病-基因关联预测的准确性和泛化能力。

To Reason or Not to: Selective Chain-of-Thought in Medical Question Answering

推理还是不推理：医学问答中的选择性推理

Zaifu Zhan, Min Zeng, Shuang Zhou, Yiran Song, Xiaoyi Chen, Yu Hou, Yifan Wu, Yang Ruan, Rui Zhang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Division of Computational Health Sciences, Department of Surgery（计算健康科学 division，外科系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Health Data Science, School of Public Health（公共卫生学院健康数据科学系） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 选择性推理通过动态调整推理深度和效率，提升医学问答的效率和准确性。

Microstructural Evolution and Crystallization Behavior of Amorphous Medium-Entropy Ti-Nb-Zr-Ag Thin Films

非晶中熵Ti-Nb-Zr-Ag薄膜的微结构演变与结晶行为

Anna Benediktová, Lucie Nedvědová, Michal Procházka, Zdeněk Jansa, Štěpánka Jansová, Christopher D. Woodgate, David Redka, Julie B. Staunton, Ján Minár

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 含Ag的非晶中熵合金通过退火展现出稳定的结晶结构，为生物医学应用提供了多功能表面涂层的潜力。

Comments 11 pages, 5 figures

Microgel Translocation Through Narrow Capillaries

微胶通过狭窄毛细管的迁移

Subhadip Biswas, Buddhapriya Chakrabarti

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 研究揭示了微胶在狭窄毛细管中迁移的机械和拓扑限制，通过相图分析了凝胶刚度、管径和力之间的关系，为微流体和药物递送提供了工程指导。

Comments 13 pages, 13 figures (SI not added - please request by email)

Liquid photonic-molecule microlasers for ultrasensitive biosensing

液态光子-分子微激光器用于超灵敏生物传感

Yan Wang, Yu-Hao Hu, Jin-Lei Wu, Rui Duan, Ya-Feng Jiao, Hai-Yan Wang, Li-Ying Jiang, Le-Man Kuang, Han-Dong Sun, Hui Jing

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种液态光子-分子微激光器，通过优化光谱重叠实现低阈值单模激光，提升光谱灵敏度和生物分子检测能力，达到三阶数量级的传感增强。

Comments 20 pages, 5 figures; Already accepted for publication by Nature Communications

AI/ML-Driven Surface Plasmon Resonance (SPR) and Spectroscopy: Materials Interfaces and Autonomous Experiments

由人工智能/机器学习驱动的表面等离子共振（SPR）和光谱学：材料界面与自主实验

Rigoberto Advincula, Jihua Chen

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文探讨了AI/ML在SPR光谱学中的应用，提出自我驱动实验室概念，推动材料科学中自主实验与智能传感的结合。

Comments 39 pages, 14 figures