医学 AI

Experience-Guided Self-Adaptive Cascaded Agents for Breast Cancer Screening and Diagnosis with Reduced Biopsy Referrals

基于经验的自适应级联代理用于乳腺癌筛查与诊断以减少活检指征

Pramit Saha, Mohammad Alsharid, Joshua Strong, J. Alison Noble

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Department of Computer Science, Khalifa University（卡利法大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 基于经验的自适应级联代理框架用于乳腺癌筛查与诊断，通过减少诊断升级和活检指征提升诊断特异性。

BTTackler: A Diagnosis-based Framework for Efficient Deep Learning Hyperparameter Optimization

BTTackler: 一种基于诊断的高效深度学习超参数优化框架

Zhongyi Pei, Zhiyao Cen, Yipeng Huang, Chen Wang, Lin Liu, Philip Yu, Mingsheng Long

机构 * School of Software, BNRist, \ University Beijing China ； School of Software, EIRI, \ University Beijing China ； School of Software, \ University Beijing China ； School of Software, BNRist, \ University ； School of Software, EIRI, \ University ； School of Software, \ University 纠错

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

AI总结 BTTackler通过引入训练诊断自动识别训练问题，有效减少超参数优化时间并提升试验效率。

IOAgent: Democratizing Trustworthy HPC I/O Performance Diagnosis Capability via LLMs

IOAgent: 通过LLMs普及可信的HPC I/O性能诊断能力

Chris Egersdoerfer, Arnav Sareen, Jean Luca Bez, Suren Byna, Dongkuan Xu, Dong Dai

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 IOAgent通过LLMs实现HPC I/O性能诊断的自动化，提供准确诊断和交互接口，提升领域科学家的生产力。

Comments Published in the Proceedings of the 2025 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2025)

MACD: Multi-Agent Clinical Diagnosis with Self-Learned Knowledge for LLM

MACD: 基于自学习知识的多智能体临床诊断

Wenliang Li, Rui Yan, Xu Zhang, Li Chen, Hongji Zhu, Jing Zhao, Junjun Li, Mengru Li, Wei Cao, Zihang Jiang, Wei Wei, Kun Zhang, Shaohua Kevin Zhou

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 MACD通过多智能体框架实现LLM自学习临床知识，提升诊断准确率，与医生单独诊断相比表现更优，展示人机协作的协同潜力。

From Signals to Causes: A Causal Signal Processing Framework for Robust and Interpretable Clinical Risk Prediction

从信号到因果：一种用于稳健且可解释的临床风险预测的因果信号处理框架

Surajit Das, Maxine Tan

专题命中 诊断辅助 ：medical image(abstract)；CT(abstract)；biomedical(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种因果信号处理框架，通过整合因果建模与神经符号推理，提升临床风险预测的稳健性和可解释性。

Unsupervised Causal Prototypical Networks for De-biased Interpretable Dermoscopy Diagnosis

无监督因果原型网络用于去偏的可解释皮肤病镜诊断

Junhao Jia, Yueyi Wu, Huangwei Chen, Haodong Jing, Haishuai Wang, Jiajun Bu, Lei Wu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江可及感知与智能系统重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 CausalProto通过无监督因果原型网络去偏可解释皮肤病镜诊断，提升诊断性能并提供高纯度视觉解释。

Resp-Agent: An Agent-Based System for Multimodal Respiratory Sound Generation and Disease Diagnosis

Resp-Agent：一种基于代理的多模态呼吸声生成与疾病诊断系统

Pengfei Zhang, Tianxin Xie, Minghao Yang, Li Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 Resp-Agent是一种基于代理的多模态系统，通过主动对抗课程代理和模态编织器提升呼吸声生成与疾病诊断的鲁棒性。

Comments 24 pages, 3 figures. Published as a conference paper at ICLR 2026

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

MINT: Multimodal Imaging-to-Speech Knowledge Transfer for Early Alzheimer's Screening

MINT：多模态影像到语音知识迁移用于早期阿尔茨海默病筛查

Vrushank Ahire, Yogesh Kumar, Anouck Girard, M. A. Ganaie

机构 * Department of CSE, Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗帕尔计算机科学与工程系） ； Embry-Riddle Aeronautical University（埃姆布里-瑞尔德航空大学） 纠错

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

AI总结 MINT通过多模态知识迁移，利用MRI生物标志物提升语音识别的阿尔茨海默病早期筛查性能。

CSyMR: Benchmarking Compositional Music Information Retrieval in Symbolic Music Reasoning

CSyMR：在符号音乐推理中进行组合音乐信息检索的基准测试

Boyang Wang, Yash Vishe, Xin Xu, Zachary Novack, Xunyi Jiang, Julian McAuley, Junda Wu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 CSyMR-Bench通过工具增强的检索和推理框架，在符号音乐推理中实现组合音乐信息检索的准确率提升。

From Efficiency to Meaning: Adolescents' Envisioned Role of AI in Health Management

从效率到意义：青少年对健康管理中人工智能角色的设想

Jamie Lee, Kyuha Jung, Cecilia Lee, Lauren MacDonnell, Jessica Kim, Daniel Otterson, Erin Newman, Emilie Chow, Yunan Chen

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本研究通过设计虚构和共同设计方法，探讨青少年对健康人工智能在家庭麸质不耐受诊断背景下角色的设想，发现其核心价值在于从效率转向意义，促进自主性和反思。

Why Diffusion Language Models Struggle with Truly Parallel (Non-Autoregressive) Decoding?

为何扩散语言模型在真正并行（非自回归）解码中表现不佳？

Pengxiang Li, Dilxat Muhtar, Tianlong Chen, Lu Yin, Shiwei Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） ； ELLIS Institute Tübingen, Tübingen, Germany（图宾根ELLIS研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（智能系统马克斯·普朗克研究所） ； Tübingen AI Center, Tübingen, Germany（图宾根人工智能中心） ； University of Surrey, Guildford, United Kingdom（萨里大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出NAP方法，通过数据驱动策略改进扩散语言模型的非自回归并行解码性能。