医学 AI

AI-Powered Dermatological Diagnosis: From Interpretable Models to Clinical Implementation A Comprehensive Framework for Accessible and Trustworthy Skin Disease Detection

AI赋能的皮肤病诊断：从可解释模型到临床实施 一个全面的框架，用于可访问且可信的皮肤疾病检测

Satya Narayana Panda, Vaishnavi Kukkala, Spandana Iyer

机构 * Department of Business Analytics/Data Science Engineering University of New Haven（商业分析/数据科学工程系 罗德岛大学） ； Department of Healthcare University of New Haven（医疗健康系 罗德岛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种结合家族史数据和临床影像的AI框架，旨在提升皮肤病诊断的准确性与临床应用的可行性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table. Code available at https://github.com/colabre2020/Enhancing-Skin-Disease-Diagnosis

RTGMFF: Enhanced fMRI-based Brain Disorder Diagnosis via ROI-driven Text Generation and Multimodal Feature Fusion

RTGMFF：基于ROI驱动文本生成和多模态特征融合的增强型fMRI脑部疾病诊断

Junhao Jia, Yifei Sun, Yunyou Liu, Cheng Yang, Changmiao Wang, Feiwei Qin, Yong Peng, Wenwen Min

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； Yunnan University（云南大学） 纠错

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

AI总结 RTGMFF通过结合ROI驱动文本生成和多模态特征融合，提升fMRI在脑部疾病诊断中的准确性。

Comments The paper has been accepted by BIBM 2025

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2025, pp. 2301-2308

Topological Diagnosis of Optical Composites via Inversion of Nonlinear Dielectric Mixing Rules

通过非线性介电混合规则的逆向分析实现光学复合材料的拓扑诊断

Proity Nayeeb Akbar

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种逆向重建框架，通过非线性介电混合规则的逆向分析，实现对光学复合材料微结构拓扑的非破坏性诊断。

Comments 25 pages, 9 figures

Toward Clinically Explainable AI for Medical Diagnosis: A Foundation Model with Human-Compatible Reasoning via Reinforcement Learning

迈向临床可解释的AI：通过强化学习实现人友好的推理基础模型

Qika Lin, Yifan Zhu, Bin Pu, Ling Huang, Haoran Luo, Jingying Ma, Feng Wu, Kai He, Jiaxing Xu, Zhen Peng, Tianzhe Zhao, Fangzhi Xu, Jian Zhang, Zhonghong Ou, Erik Cambria, Swapnil Mishra, Mengling Feng

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 DeepMedix-R1通过强化学习实现临床可解释的AI，生成透明推理过程，优于现有模型，提升医学诊断的可解释性和实用性。

Comments 35 pages

Stable Asynchrony: Variance-Controlled Off-Policy RL for LLMs

稳定异步性：用于大语言模型的方差控制的非策略强化学习

Luke J. Huang, Zhuoyang Zhang, Qinghao Hu, Shang Yang, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 VCPO通过动态调整学习率和最小方差基线，提升大语言模型异步训练的稳定性与效率。

StethoLM: Audio Language Model for Cardiopulmonary Analysis Across Clinical Tasks

StethoLM：用于跨临床任务的心肺分析的音频语言模型

Yishan Wang, Tsai-Ning Wang, Mathias Funk, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 StethoLM是首个用于心肺听诊的音频语言模型，能执行多种临床任务，通过多阶段训练提升性能和鲁棒性，为临床听诊提供新的AI解决方案。

Comments To be published in TMLR

Language Agents for Hypothesis-driven Clinical Decision Making with Reinforcement Learning

用于强化学习的假设驱动临床决策制定语言代理

David Bani-Harouni, Chantal Pellegrini, Ege Özsoy, Nassir Navab, Matthias Keicher

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的假设驱动语言代理LA-CDM，用于提升临床诊断的准确性和效率。

Predictive AI Can Support Human Learning while Preserving Error Diversity

预测AI可以在支持人类学习的同时保留误差多样性

Vivianna Fang He, Sihan Li, Phanish Puranam, Feng Lin

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

AI总结 预测AI通过提升个体诊断准确性并保留误差多样性，优化医疗新手的学习与决策过程。

Voices, Faces, and Feelings: Multi-modal Emotion-Cognition Captioning for Mental Health Understanding

声音、面孔与情感：多模态情绪-认知描述用于心理健康理解

Zhiyuan Zhou, Yanrong Guo, Shijie Hao

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 ECMC通过多模态数据生成情绪-认知描述，提升心理健康评估的准确性和可解释性。

Comments Accepted at AAAI 2026

Linking Knowledge to Care: Knowledge Graph-Augmented Medical Follow-Up Question Generation

将知识与关怀联系起来：知识图谱增强的医疗随访问题生成

Liwen Sun, Xiang Yu, Ming Tan, Zhuohao Chen, Anqi Cheng, Ashutosh Joshi, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon university（卡内基梅隆大学） ； Amazon Health AI（亚马逊健康AI） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出KG-Followup方法，通过知识图谱增强LLM，提升医疗随访问题生成的准确性和效率。

Comments Short paper published in the Findings of EACL 2026

Token-level Data Selection for Safe LLM Fine-tuning

令牌级数据选择用于安全大语言模型微调

Yanping Li, Zhening Liu, Zijian Li, Zehong Lin, Jun Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； School of Data Science, Lingnan University（岭南大学数据科学学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出TOSS框架，通过令牌级数据选择提升LLM微调的安全性，同时在下游任务性能上优于现有样本级防御方法。

Comments Accepted by ICLR 2026

Agency and Architectural Limits: Why Optimization-Based Systems Cannot Be Norm-Responsive

代理与架构限制：为何基于优化的系统无法回应规范

Radha Sarma

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文指出基于优化的系统无法回应规范，提出真正的代理性需要不可比较的边界和否定性回应机制，揭示了优化与规范治理的不兼容性及由此引发的收敛危机。

Comments About 10,600 words in all (includes ~1000 words of literature and ~2400 words of Appendices). Under journal review

Quark Medical Alignment: A Holistic Multi-Dimensional Alignment and Collaborative Optimization Paradigm

夸克医疗对齐：一种全面的多维对齐与协作优化范式

Tianxiang Xu, Jiayi Liu, Yixuan Tong, Jialu Xu, Yunqing Wei, Kaiwen Feng, PanPan Hou, Kangping Yin, Jiyuan Hu, Hao Zhou, Zhenxin Ma, Jian Xu, Guanjun Jiang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出夸克医疗对齐范式，通过多维对齐矩阵和统一优化机制解决医疗问答中的对齐问题，实现正确性、安全性和合规性的协同优化。

SpiroLLM: Finetuning Pretrained LLMs to Understand Spirogram Time Series with Clinical Validation in COPD Reporting

SpiroLLM：通过临床验证在COPD报告中微调预训练大语言模型以理解肺功能时间序列

Shuhao Mei, Yongchao Long, Xiaoyu Xiao, Shan Cao, Xiaobo Han, Shijia Geng, Jinbo Sun, Yuxi Zhou, Shenda Hong

机构 * Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Xi’an, China（广州科技研究院，西安电子科技大学，中国） ； Department of Computer Science, Tianjin University of Technology, Tianjin, China（天津理工大学计算机学院，天津，中国） ； Department of Respiratory, The Second Hospital of Tianjin Medical University, China（天津医科大学第二医院呼吸科，中国） ； College of Pulmonary and Critical Care Medicine, Chinese PLA General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院呼吸与危重症医学科，北京，中国） ； HeartVoice Medical Technology, Hefei, China（合肥心声医疗技术有限公司，中国） ； School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China（西安电子科技大学生命科学与技术学院，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（北京大学国家健康数据科学研究院，北京，中国） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China（北京大学人工智能研究院，北京，中国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 SpiroLLM通过融合生理信号与大语言模型，实现对肺功能时间序列的解读，并在COPD诊断中展现出高准确性和稳健性。

TraceSIR: A Multi-Agent Framework for Structured Analysis and Reporting of Agentic Execution Traces

TraceSIR: 一个用于结构化分析和报告代理执行轨迹的多代理框架

Shu-Xun Yang, Cunxiang Wang, Haoke Zhang, Wenbo Yu, Lindong Wu, Jiayi Gui, Dayong Yang, Yukuo Cen, Zhuoer Feng, Bosi Wen, Yidong Wang, Lucen Zhong, Jiamin Ren, Linfeng Zhang, Jie Tang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 TraceSIR通过多代理框架结构化分析和报告代理执行轨迹，提升故障诊断和根本原因分析效率。

Confusion-Aware Rubric Optimization for LLM-based Automated Grading

面向混淆的评分标准优化：基于大语言模型的自动评分系统

Yucheng Chu, Hang Li, Kaiqi Yang, Yasemin Copur-Gencturk, Joseph Krajcik, Namsoo Shin, Jiliang Tang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 CARO通过结构化分离错误信号，提升大语言模型自动评分系统的准确性和效率，有效解决评分逻辑冲突问题。