医学 AI

A Distributional Robustness Margin For Pathology Foundation Models

超越计数：病理学基础模型的分布稳健性余量

Clément Grisi, Jeroen van der Laak, Geert Litjens

机构 * Radboud University Medical Center（拉德堡德大学医学中心） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究病理学基础模型受非生物学变异影响的问题，提出交叉混杂稳健性余量（CRoMa），通过直接比较距离评估模型稳健性，将其重塑为队列范围的余量分布，为模型选择和稳健性评估提供原则基础。

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Masking Is Not Enough: Generative Restoration for Multimodal De-Identification in Medical AI

仅掩码不足：面向医疗AI的多模态去标识化生成式修复

Shiva Shrestha, Zongxing Xie, Chen Zhao, Liran Ma, Zhipeng Cai, Honghui Xu

机构 * Kennesaw State University（肯尼索州立大学） ； Miami University（迈阿密大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：medical AI(title,abstract)；medical image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对医疗图像-文本数据的PHI泄漏问题，提出端到端多模态净化框架ClinX，结合图像侧生成式修复与文本侧渐进式去标识化，在MedVQA中验证其优于仅OCR掩码的性能。

Is Multimodal Speculative Decoding Ready for Diffusion-Based Parallel Drafting? A Survey and Empirical Diagnosis

多模态推测解码是否适用于基于扩散的并行草稿生成？一项调查与实证诊断

Yantao Li, Huanlin Gao, Fang Zhao, Chao Tan, Qiang Hui, Shuting Liu, Fuyuan Shi, Ting Lu, Shaoan Zhao, Xueqiang Guo, Xinpei Su, Jianbing Zhang, Xinyu Dai, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国联通数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国联通数据智能） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(title)

AI总结 本文通过调查多模态模型并开展跨架构实证研究，探究多模态推测解码是否适用于基于扩散的并行草稿生成，提出统一分类法并分析现有方法的局限性与未来方向。

Kinematic Knowledge Maps for Pattern Alignment: Structured Latent Representational Learning in Multimodal Gait Analysis

用于模式对齐的运动学知识图谱：多模态步态分析中的结构化潜在表示学习

Chen Dong, He Zonglin, Cheung Kenneth M.C

专题命中 医疗多模态 ：clinical AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出ScoliDetect框架，通过运动学知识图谱（KKM）实现多模态步态分析，其介导的融合结合三模态对比预训练提升了脊柱侧凸筛查的泛化性与可解释性，外部ROC-AUC达0.972。

MedRAGChecker: Claim-Level Verification for Biomedical Retrieval-Augmented Generation

MedRAGChecker: 用于生物医学检索增强生成的声明级验证

Yuelyu Ji, Min Gu Kwak, Hang Zhang, Xizhi Wu, Chenyu Li, Yanshan Wang

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 MedRAGChecker通过声明级验证和诊断框架，提高生物医学RAG生成答案的可靠性与安全性。

Structure is information: structural identifiability mappings for machine learning with partially observed dynamical systems

结构即信息：部分观测动力学系统机器学习的结构可识别性映射

Janis Norden, Elisa Oostwal, Michael Chappell, Peter Tino, Kerstin Bunte

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

AI总结 该研究针对部分观测动力学系统机器学习中结构不可识别导致的分类性能问题，采用结构可识别性分析关联同输出参数配置并用于分类器训练，在生物医学示例模型上显著提升了小训练集下的分类泛化能力。

Comments 16 pages, 19 figures

LingShu: A Large-Scale Symptom-Centric Contextualized Knowledge Graph Bridging Traditional Chinese Medicine and Modern Biomedicine

灵枢（LingShu）：连接中医与现代生物医学的大规模以症状为中心的上下文知识图谱

Rui Hua, Zixin Shu, Kai Chang, Dengying Yan, Jianan Xia, Hui Zhu, Shujie Song, Shurui Yang, Tongxin Wang, Yue Yin, Yu Wei, Lijuan Pei, Yunhui Hu, Hao Xu, Mingzhong Xiao, Xiaodong Li, Haibin Yu, Runshun Zhang, Wenjia Wang, Baoyan Liu, Xuezhong Zhou

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine（湖北省中医院） ； Hubei University of Chinese Medicine（湖北中医药大学） ； Hubei Province Academy of Traditional Chinese Medicine（湖北省中医药研究院） ； China Academy of Chinese Medical Sciences（中国中医科学院） ； Xiyuan Hospital（西苑医院） ； National Clinical Research Center for Chinese Medicine Cardiology（国家中医心血管病临床医学研究中心） ； Hubei Provincial Clinical Research Center for Acupuncture and Moxibustion in Obesity Treatment（湖北省肥胖病针灸临床研究中心） ； Hubei Shizhen Laboratory（湖北时珍实验室） ； Tianjin Ta（天津（此处原文未完整，按原文提取）） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出以症状为中心的LingShu知识图谱，整合多源数据构建混合数据模型，连接中医与现代生物医学，开发集成图可视化等功能的网络平台，为跨医学领域知识关联提供支持。

Nonlinear Binscatter Methods

非线性分箱散点图方法

Matias D. Cattaneo, Richard K. Crump, Max H. Farrell, Yingjie Feng

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 该研究提出基于非线性M估计的新型分箱散点图方法，涵盖多种回归模型，提供相关理论工具并通过收入与医保关系演示，发布了多语言软件。

Rigorous Evaluation of Large Language Models for Malaria Drug Discovery: Trade-offs in Performance, Scale, and Resource Utility

用于疟疾药物发现的大型语言模型的严格评估：性能、规模与资源效用之间的权衡

Marvellous O. Ajala (1), Zainab Ashimiyu-Abdusalam (1), Comfort Adesina (1) ((1) Magami Open Sciences Initiative)

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG、q-bio

AI总结 本研究构建了Malaria-Instruct数据集，评估了多款开源LLM在疟疾虚拟筛选中的表现，发现微调后的开源LLM性能优于经典ML模型和专有模型，是高效的抗疟药物发现范式。

Comments 12 pages, 4 tables, 2 figures, Ijcai2026 style

AGIDefect-4K: A Richly Annotated Dataset for AI-Generated Image Defect Detection, Localization and Explanation

AGIDefect-4K：用于AI生成图像缺陷检测、定位与解释的富标注数据集

Xiangfei Sheng, Weidong Zou, Tianjiao Gu, Zhichao Yang, Pengfei Chen, Leida Li

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文推出含4000张图像的AGIDefect-4K数据集，并提出基于多模态大语言模型的AGIDA基准框架，用于AGI缺陷检测、定位、解释及质量预测，凸显了AGI缺陷理解研究的价值。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted by ACM Multimedia 2026

A Dataset-Centric Benchmark of Deep Learning Methods for Grape Leaf Disease Classification and Detection

面向葡萄叶病害分类与检测的深度学习方法的以数据集为中心的基准测试

Petar Canoski, Vlatko Spasev, Ivica Dimitrovski, Ivan Kitanovski, Petre Lameski

机构 * Faculty of Computer Science and Engineering, University Ss Cyril and Methodius（圣西里尔与美多德大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究构建了以数据集为中心的葡萄叶病害分类与检测的深度学习基准，分析公开数据集并评估模型在三类任务的表现，发现跨数据集性能骤降，强调真实评估与标注兼容性的重要性。

Free-Text Evaluation of LLMs for 5G Domain Knowledge and Fault Analysis using LLM-as-Judge

基于LLM作为评判者的5G领域知识与故障分析大模型自由文本评估

Rishiraj Sengupta, Sotiris Chatzimiltis, Mohammad Shojafar, Xiatian Zhu

机构 * Surrey Institute for People-Centered Artificial Intelligence（萨里以人为本人工智能研究院） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文以自由文本格式评估Claude-Haiku-4.5等三个轻量型LLM的5G领域知识与故障分析能力，发现其故障诊断准确率超90%但规范召回不足，Gemini-3.1-Flash-Lite效率最优适合生产部署。

Comments 6pages, 4figures. Accepted for presentation in IEEE CSCN conference

MGAL: A Multilingual Granularity-Aware Long-Context Benchmark

MGAL：一个多语言粒度感知的长基准测试集

Chunhan Li, Chenglin Xu, Zongyang Zhang, Jiale Liu, Zhuoxi Rao, Xudong Jia, Junxiu He, Menglin Yang, Wenjuan Gong, Zhengzhe Liu, Chengwei Qin

机构 * China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东）） ； Northeastern University at Qinhuangdao（东北大学秦皇岛分校） ； Lingnan University, Hong Kong（香港岭南大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 MGAL是首个多语言粒度位置感知长基准，以联合国6种官方语言报告构建，含4种粒度及位置分层，实验发现LLM粗粒度任务表现差、闭源模型低资源语言占优，还识别出语义拥挤等新挑战。

When Failures Propagate: Causal Failure Attribution in Agentic Retrieval-Augmented Generation

当故障传播时：智能体检索增强生成中的因果故障归因

Lauren Pothuru

机构 * Anote（阿诺特） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出AgenticRAG-FP基准，针对智能体RAG的因果故障归因开展实验，发现基于覆盖率的诊断在第1轮表现较好，第2、3轮较差，明确将传播深度作为相关评估维度。

LongRCA Bench: Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures

LongRCA Bench：诊断长 horizon 智能体失败中的责任角色与根本原因

Yunfei Zhang, Boyu Feng, Changhua Pei, Zexin Wang, Zhihuang Peng, Xinlong Liu, Hengyue Jiang, Difeng Ma, Jiayi Zhang, Yongzhou Yao, Yanan Zhao, Fei Sun, Yintong Huo, Zhaoyang Liu, Jingjing Li, Gaogang Xie, Dan Pei

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 LongRCA Bench 是含1140条失败轨迹的长 horizon 智能体失败诊断基准，本文提出无需训练的 RCTA 方法，在责任角色归因和根本步骤定位上优于现有基线，表明需将二者作为独立评估目标。

Comments 18 pages, 6 figures. Yunfei Zhang and Boyu Feng contributed equally. Changhua Pei is the corresponding author

ZenGen: Social Mind for LLMs

Zing：大语言模型的社交智能

ZenGen Team, Ao Xiang, Bi Jingping, Chen Jiahui, Chen Lehan, Chen Yilin, Cheng Xueqi, Fan Yixing, Gan Kairong, Gao Haowen, Gao Jinhua, Gao Shuxuan, Gong Chang, Guo Jiafeng, Guo Ruijie, Han Zhouyu, He Guangfu, He Yichun, Jiang Shuo, Jing Shaoling, Jing Ya, Lei Chenhao, Lei Yan, Li Anqi, Li Chengao, Li Haoyu, Li Shitian, Liang Xinjian, Liu Zhaoge, Lyu Xingyu, Nie Zhuwei, Pang Liang, Quan Zeping, Shan Shiguang, Shen Huawei, Tang Xinran, Tian Feng, Wang Qian, Wang Ruiping, Wang Xiaohong, Xia Zaiyu, Xiao Yi, Xu Jiayuan, Xu Kehan, Xu Qianqian, Xu Tianyu, Xu Yongjun, Yang Haoming, Yang Jun, Yao Di, Yu Xiaoming, Zhang Futong, Zhang Jie, Zhang Shixuan, Zhang Yuxuan, Zhao Xinyu, Zhao Zhuoran, Zhong Yunfei, Zhu Shengyu

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究大语言模型社交智能，提出Zijing框架，含测量基准SoMBench、训练方法Zing及推理架构Actio，通过实验证明社交智能大语言模型在评估、内化和落地方面需协同发展。

CogPic: A Multimodal Dataset for Early Cognitive Impairment Assessment via Picture Description Tasks

CogPic：一种通过图片描述任务进行早期认知障碍评估的多模态数据集

Liuyu Wu, Rui Feng, Jie Li, Wentao Xiang, Yi Zhang, Yin Cao, Siyang Song, Xiao Gu, Jianqing Li, Wei Wang

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出CogPic数据集，用于通过图片描述任务进行早期认知障碍评估，该数据集包含同步的音频、视觉和语言数据，由专家神经心理学家进行临床验证，为多模态研究提供了坚实基础。

Comments 11 pages, 3 figures, 5 tables