医学 AI

A Cloud-Edge System for Multimodal Clinical Screening in Resource-Constrained Rural Settings

面向资源受限农村地区多模态临床筛查的云边协同系统

Hei Ting, Chan, Chenwei Wu, Xueshen Liu, Zesen Zhao, Boyuan Zheng, Luis Filipe Nakayama, Michael G. Morley, Liyue Shen, Jiasi Chen, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对资源受限农村地区的多模态临床筛查问题，提出云边协同架构，经实验验证其诊断性能优异且成本更低，可适配部署约束。

Comments 31 pages, 3 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

MAGPIE-Net: Predicting short-duration heavy-rainfall events in station neighborhoods from multitemporal FY-4A AGRI observations

MAGPIE-Net：基于多时相FY-4A AGRI观测数据预测站点邻域内的短时强降雨事件

Xiang Lin, Yunying Li, Chengzhi Ye, Zitong Chen, Jing Sun

机构 * College of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology（国防科技大学气象海洋学院） ； Key Laboratory of High Impact Weather (Special), China Meteorological Administration（中国气象局高影响天气重点实验室（专项）） ； Hunan Key Laboratory of Meteorological Disaster Prevention and Reduction（湖南省气象灾害防御与减重点实验室） ； Institute of Meteorological Science of Hunan Province（湖南省气象科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出MAGPIE-Net，通过嵌入地理自适应可微格点到站点映射模块，基于FY-4A AGRI观测数据预测站点邻域短时强降雨，在2023年华东华中暖季测试中，其检测率与提前时长均显著优于格点输出基线模型。

Comments 26pages, 10 figures

Beyond Correctness: Benchmarking and Aligning Response Behaviors in Hybrid-Thinking MLLMs

超越正确性：混合思维多模态大语言模型（MLLM）的响应行为基准测试与对齐

Xinming Wang, Weinong Wang, Hongming Yang, Yansong Lin, Zheng Ruan, Shangpin Peng, Qiming Peng, Nan Qiao, Fengyuan Lu, Guoqing Ma, Marito Li, Songyang Zhang, Saiyong Yang, Han Hu, Yonglong Tian, Xu-Yao Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对混合思维 MLLM 的思维与非思维模式响应错位问题，构建 PatternEval 基准并开发 PatternRL 方法，可减轻跨模式错位且任务性能损失极小。

Comments 8 tables and 6figures

Exploring Facial Biomarkers for Detecting Depression through Temporal Analysis of Action Units

通过动作单元的时序分析探索用于检测抑郁症的面部生物标志物

Aditya Parikh, Misha Sadeghi, Robert Richer, Lydia Helene Rupp, Lena Schindler-Gmelch, Marie Keinert, Malin Hager, Klara Capito, Farnaz Rahimi, Bernhard Egger, Matthias Berking, Bjoern M. Eskofier

机构 * Machine Learning and Data Analytics Lab, Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)（机器学习与数据分析实验室，人工智能生物医学工程部门（AIBE），弗里德里希-亚历山大-埃森纳赫大学（FAU）） ； Department of Clinical Psychology and Psychotherapy, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)（临床心理学与心理治疗系，弗里德里希-亚历山大-埃森纳赫大学（FAU）） ； Chair of Visual Computing, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)（视觉计算教授，计算机科学系，弗里德里希-亚历山大-埃森纳赫大学（FAU）） ； Translational Digital Health Group, Institute of AI for Health, Helmholtz Zentrum München – German Research Center for Environmental Health（转化数字健康组，人工智能与健康研究所，海德堡中心——德国环境健康研究研究中心） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析抑郁症与非抑郁症参与者的视频面部表情，提取动作单元特征并结合时间序列分类模型、PCA及聚类算法，发现两组间与悲伤和快乐相关的动作单元强度存在显著差异，证实面部分析可用于抑郁症检测。

Comments Updated Authors

PLeDO: Pain Level Detection for Osteoarthritis from EMR Data

PLeDO：基于电子病历数据的骨关节炎疼痛程度检测

Yuhao Chen, Jiahao Cai, Nafiz Sadman, Farhana Zulkernine, John Queenan, David Barber

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

AI总结 本研究针对骨关节炎疼痛检测难题，提出SPaDe及集成药物、疼痛量表信息的PLeDO工具，可从电子病历中检测疼痛程度，有望提升初级保健护理质量。

Comments Published in Intelligent Data Analysis, 2026

Journal ref Chen, Y., Cai, J., Sadman, N., Zulkernine, F., Queenan, J., and Barber, D. (2026). PLeDO: Pain level detection for osteoarthritis from EMR data. Intelligent Data Analysis, 1-20

Guaranteed Adaptive Modality Acquisition: When the Policy Chooses Its Own Calibration Group

带保证的自适应模态获取：策略选择自身校准组时

Melika Baghi

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

AI总结 该研究针对自适应模态获取中策略诱导分组破坏条件校准假设的问题，提出RouteCert方法，在临床心电图任务及掩码多模态基准上实现了高回答比例与低分歧率的良好性能。

Comments 23 pages, 4 figures, 14 tables. Includes appendix with full proofs and additional experiments

LoopVSR: A Loop Engineering Framework for Automated Repair of Visual Speech Recognition Inference Pipelines

LoopVSR：用于自动修复视觉语音识别推理流水线的循环工程框架

Fei Qin, Bowen Zhang, Chao Fan, Pengcheng Luo, Genke Yang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.IV

AI总结 LoopVSR是一种循环工程框架，可让代码智能体结合端到端执行证据自动修复VSR推理流水线，在CMLR VSR系统上的表现远优于静态防护，可实现100%平均修复率。

More Correct Mass, Worse Answers: Why Power Sampling Can Fail and How to Fix It

更多正确质量，更差答案：幂采样为何会失效及如何修复

Haohui Yang, Jiaxing Sun, Xiujun Ma

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能 State Key Laboratory） 纠错

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

AI总结 研究发现幂采样存在悖论，即提升正确轨迹概率却降低下游推理性能，归因于剂量与覆盖不匹配，提出修复后的支持保留幂采样器可逆转损失并优于标准多采样推理。

Comments 16 pages, 8 figures, 1 table. Haohui Yang and Jiaxing Sun contributed equally. Xiujun Ma is the corresponding author

RUBRIC: Realism--Utility Balanced Ranking for Imbalanced Classification

RUBRIC：用于不平衡分类的现实-效用平衡排序

Yanxuan Yu, Dong Liu, Shu Wang, Wenxiao Zhao, Eric Jiang, Chang Liu, Jinxi Yu, Hui Pan, Ben Lengerich, Tong Geng, Renata Borovica-Gajic, Ying Nian Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 研究类别不平衡问题，提出RUBRIC框架，将合成样本选择设为质量优化问题，用现实-效用权衡排序，能收紧泛化边界，经实验验证其在信用卡欺诈检测等任务中可提升F1宏和召回率，保持ROC-AUC并可进行lambda敏感性分析。

PixSDS: Why Latent SDS Makes Noisy Pixels

PixSDS：潜在SDS为何会产生带噪像素

Vsevolod Skorokhodov

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对潜在SDS生成3D时的像素漂移问题，提出轻量级VAE一致性梯度修复方法PixSDS，减少结构化伪影并保留语义内容。

Training Under Challenge: Executable Certificates and Challenge-Closed Optimality for Neural Networks

挑战下的训练：神经网络的可执行证书与挑战封闭最优性

Farhang Yeganegi, Arian Eamaz, Mojtaba Soltanalian

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出“挑战下的训练”可执行证书框架，定义资源索引的挑战能力模，通过实验验证其在ResNet-18蒸馏问题中可有效区分解码器欠使用与表征不足，实现对神经网络训练状态的诊断与重新认证。

Comments 82 pages, 24 figures, 10 tables. Ancillary reproducibility materials included

Regulatory Approval Is Not Enough: Gaps in Trustworthy AI Reporting in FDA-Cleared Medical Devices

监管批准并不足够：FDA clearance医疗设备中可信赖AI报告的缺口

Ahmed M Salih, Oliver Díaz, Alejandro Guzman, Noah Marquez Vara, Fotios Avgoustidis, Rituraj Singh, Saman Barakat, Zahra Raisi-Estabragh, Karim Lekadir

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

AI总结 该研究分析2021-2025年FDA获批的519份AI/ML医疗设备报告，发现可信赖AI报告存在显著缺口，获批年份或临床领域不影响报告透明度，仅监管批准不足以证明AI可信赖性。

Optimized Deferral for Imbalanced Settings

优化不平衡设置下的延迟策略

Corinna Cortes, Anqi Mao, Mehryar Mohri, Yutao Zhong

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Courant Institute of Mathematical Sciences（Courant数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在专家不平衡情况下两阶段学习延迟方法，提出新的成本敏感学习算法MILD，通过改进损失函数和保障机制，提升了图像分类和LLM路由任务的性能。

Comments ICML 2026

Variational Mixture of Graph Neural Experts for Alzheimer's Disease Recognition across Frequency Bands in EEG Brain Networks

用于跨脑电图脑网络频段的阿尔茨海默病识别的变分图神经专家混合模型

Jun-En Ding, Anna Zilverstand, Shihao Yang, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, Rutgers University（鲁特大学工业与系统工程系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of Minnesota（明尼苏达大学精神病学与行为科学系） ； Institute of Brain Science, College of Medicine, National Yang-Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学医学院脑科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对痴呆症脑电图诊断难题，提出VMoGE框架，结合多频段脑电图分析、变分图神经网络和专家混合架构。实验显示其性能强大，还具有临床转化价值，能关联疾病指标、揭示频段变化，为痴呆症诊断提供新方法和依据。

SCOUT: Symmetric Consensus Outlier Detection for Failure Localization in LLM Pre-Training

SCOUT：用于大语言模型预训练中故障定位的对称共识异常检测

Zhuang Wang

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

AI总结 SCOUT是用于LLM预训练故障定位的统一运行时框架，基于等价副本严格多数共识识别异常，可与主流大模型训练框架集成，解决现有诊断方法的局限。

Physics-informed Diffusion Generative Model for Time-Series Data Synthesis in Dynamic Systems

用于动态系统时间序列数据合成的物理信息扩散生成模型

Haiteng Wang, Yunfei Zhu, Tao Wang, Yikang Li, Jiabao Dong, Xiaoge Zhang, Lei Ren

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysDGM模型，将物理规则嵌入扩散生成过程以合成符合物理定律的工业时间序列，构建的440万样本数据集可提升下游任务性能并减少数据需求，助力数据稀缺环境的AI应用。

Comments 27 pages; 5 main figures and 4 extended data figures

Same Targets, Different Computation: How Post-Training Divides Work Across Model Layers

指令微调如何改变上游状态影响后期读取：一种跨修补诊断

Yifan Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 研究探讨指令微调如何通过后期栈与上游状态交互影响后续token选择，通过跨修补诊断发现指令微调模型的后期栈效果依赖自身训练状态，且稀疏特征在其中起中介作用。

Comments 14 pages, 4 figures. Code and compact artifacts: https://github.com/yifan1207/first-divergence-crosspatching

RFCheck: Synthetic RF Sensing Data Can Fail Measurement Consistency

RFCheck：合成射频感知数据可能会破坏测量一致性

Di Zhang, Yuanhao Cui, Tony Xiao Han, Xiaojun Jing

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 该研究提出RFCheck方法，通过校准测量审计检测合成射频感知数据的测量一致性失效，验证其在Wi-Fi CSI和FMCW毫米波雷达任务中可有效筛选修复合成数据，提升下游模型性能。

Decoding Phenotypes: A Framework for Fusing Genomic Language Models and Neuroimaging

解码表型：融合基因组语言模型与神经成像的框架

Tianli Tao, Ziyang Wang, Emma Robinson, Rachel Sparks, Le Zhang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Aston University（阿斯顿大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出多模态框架GeneFuse，整合GLM遗传表征与神经成像特征，在NC vs. MCI、NC vs. AD任务上分别获0.77、0.83的AUROC，性能优于现有方法。

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

Label-Efficient Bilateral Attention for Parkinson's Disease Screening from Wrist-Worn IMU Signals

通过双通道自监督交叉注意力实现帕金森病检测

Meheru Zannat

机构 * Khulna University of Engineering & Technology（Khulna工程科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用双通道自监督交叉注意力模型处理双侧腕部IMU信号，实现对帕金森病与健康对照组及鉴别诊断组的分类，取得高准确率，展示了在少量标注数据下迁移学习的有效性。

Comments 11 pages, 6 figures, 7 tables

LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis Framework for Early Alzheimer's Disease Screening

LSEAD：一种基于大语言模型（LLM）的隐私保护型语音分析框架，用于阿尔茨海默病（AD）早期筛查

Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

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

AI总结 本研究提出基于开源LLM的隐私保护语音分析框架LSEAD，在ADReSS系列数据集上使AD分类准确率提升最多5个百分点，为早期AD筛查提供了实用方案。

A Transferable Autologistic Model for Predicting Rare Failures in Heterogeneous Equipment

一种可迁移的自 logistic 模型，用于预测异构设备中的罕见故障

Islam Benamirouche, Djemel Ziou, Feriel Fass

机构 * Université de Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 本文针对异构设备罕见故障预测难题，提出可迁移自 logistic 模型，在含27台模拟冰箱的合成数据集上验证了模型的故障概率估计能力，为预测性维护提供支持。

Clinician input steers AI toward accurate and harmful recommendations

临床输入引导前沿AI模型做出准确和有害的决策

Ivan Lopez, Selin S. Everett, Bryan J. Bunning, April S. Liang, Dong Han Yao, Shivam C. Vedak, Kameron C. Black, Sophie Ostmeier, Stephen P. Ma, Emily Alsentzer, Jonathan H. Chen, Akshay S. Chaudhari, Eric Horvitz

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

AI总结 研究评估了临床输入如何影响AI模型在诊断生成和下一步建议中的表现，发现专家上下文显著提升诊断准确性，而对抗性上下文导致诊断退化，且模型在多轮对话中表现出不同的特性。

FUSEP: A Multi-Center Benchmark for Diverse Tasks in Early Pregnancy Fetal Ultrasound Screening

FUSEP：用于早孕胎儿超声筛查多样化任务的多中心基准

Bin Pu, Jiewen Yang, Liwen Wang, Ying Tan, Guannan He, Xingbo Dong, Qika Lin, Jiarong Guo, Lixian Yang, Zuozhu Liu, Shengli Li, Kenli Li

机构 * Hunan University（湖南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Anhui University（安徽大学） ； Shenzhen Maternity and Child Healthcare Hospital（深圳市妇幼保健院） ； Sichuan Provincial Maternity and Child Health Care Hospital（四川省妇幼保健院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Yunnan Maternal and Child Health Hospital（云南省妇幼保健院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出首个公开的早孕胎儿超声筛查多中心基准FUSEP数据集，含4017张超声图像及45820个标注，评估了多种学习方法在相关任务的性能，助力医学智能辅助诊断等任务开发。

A Physics-Flavored Transformer Network for Parametrizing Contraction Dynamics of Engineered Skeletal Muscle Tissues

一种用于工程化骨骼肌组织收缩动力学参数化的物理启发式Transformer网络

Mattias Luber, Timo Betz

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

AI总结 该研究提出物理启发式神经网络（PFNN），将拉伸指数物理模型集成到CNN-Transformer中，通过混合训练范式实现工程化骨骼肌组织收缩动力学的高保真参数化，为高通量生物物理研究提供可靠工具。

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

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

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

KernelBrain: Coarse-to-Fine, Budget-Aware Search for Agentic GPU Kernel Optimization

KernelBrain：面向智能体的GPU内核优化的粗到细、预算感知搜索

Shuai Che, Gang Peng

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

AI总结 KernelBrain是结合LLM引导变异等技术的GPU内核优化智能体，可提升内核质量与搜索效率，在Triton内核任务中获多倍加速且缩短优化时间。

TELLER: Non-intrusive Cross-Layer Root-Cause Analysis for LLM Inference

TELLER：面向大语言模型推理的非侵入式跨层根因分析

Ruilin Xu, Junyi Li, Pengfei Chen, Zongxuan Xie

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

AI总结 TELLER是面向LLM推理的非侵入式跨层根因分析框架，通过跟踪与日志结合实现异常定位与自然语言解释，在多节点GPU工作负载上兼具高效压缩与诊断性能，为LLM推理RCA提供实用支撑。

Comments 12 pages, 1 figure, 9 tables. Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

PlantRig - From Bones to Branches: Adaptation of Autoregressive Rigging Models for Plant Skeletal Reconstruction

PlantRig - 从骨骼到分支：自回归绑定模型在植物骨骼重建中的适配

Nathan Hu, Yang Yang, Fumio Okura

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对自回归绑定模型在植物骨骼重建中存在的问题，通过多轮微调优化UniRig模型，实现了跨多种植物形态的泛化，为自动化植物绑定提供了可行方案。