医学 AI

MEDIC-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

MEDIC-AD：迈向医疗视觉-语言模型的临床智能

Woohyeon Park, Jaeik Kim, Sunghwan Steve Cho, Pa Hong, Wookyoung Jeong, Yoojin Nam, Namjoon Kim, Ginny Y. Wong, Ka Chun Cheung, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory, Seoul National University（首尔大学AIDAS实验室） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达（美国圣克拉拉）） 纠错

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

AI总结 MEDIC-AD通过分阶段框架提升医疗视觉-语言模型在病变检测、症状跟踪和视觉可解释性方面的性能，实现临床应用中的最优表现。

Journal ref CVPR 2026

EchoVLM: Dynamic Mixture-of-Experts Vision-Language Model for Universal Ultrasound Intelligence

EchoVLM：面向通用超声智能的动态专家混合视觉语言模型

Chaoyin She, Ruifang Lu, Lida Chen, Wei Wang, Qinghua Huang

机构 * School of iOPEN, Northwestern Polytechnical University（iOPEN学院，西北工业大学） ； The First Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University（中山大学附属第一医院） ； College of Mechanical Engineering, Tongji University（同济大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoVLM，通过动态混合专家架构提升超声图像的多任务诊断效率，实验表明其在报告生成任务中BLEU-1和ROUGE-1得分显著提升。

Beyond Medical Diagnostics: How Medical Multimodal Large Language Models Think in Space

超越医学诊断：医学多模态大语言模型如何在空间中思考

Quoc-Huy Trinh, Xi Ding, Yang Liu, Zhenyue Qin, Xingjian Li, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Ulas Bagci, Min Xu

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

AI总结 本文提出SpatialMed基准，通过自主合成空间视觉问答数据评估医学MLLMs的3D空间智能，发现现有模型在医学影像空间推理能力不足。

Together, Then Apart: Balancing Alignment and Distinctiveness for Multimodal Survival Analysis

在一起，然后分开：平衡多模态生存分析中的对齐与独特性

Wenjing Liu, Qin Ren, Wen Zhang, Yuewei Lin, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁赫林国家实验室） 纠错

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

AI总结 针对多模态生存分析，提出TTA框架，先基于原型对齐捕获跨模态共享结构，再通过锚定引导对比目标鼓励模态特定独特性，用不平衡最优传输处理模态不平衡和噪声对应，在多个癌症队列上评估，提升了生存预测并揭示可解释模式。

BiomechGPT: Extending Motion-Language Models to Clinical Motion Understanding

BiomechGPT：将运动-语言模型扩展到临床运动理解

Ruize Yang, Ann Kennedy, R. James Cotton

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

AI总结 研究探索多模态运动-语言模型BiomechGPT能否回答临床运动相关问题。通过收集数据、设计跨格式令牌化器构建多模态数据集来训练模型，其在临床相关任务中性能良好，为临床和研究人员交互生物力学数据提供新途径。

Comments Project page: https://intelligentsensingandrehabilitation.github.io/BiomechGPT/

Modality-Aware Feature Matching in Visual and Vision-Language Applications: A Comprehensive Survey

视觉与视觉-语言应用中的模态感知特征匹配：全面综述

Weide Liu, Wei Zhou, Jun Liu, Ping Hu, Jun Cheng, Jungong Han, Weisi Lin

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University（卡迪夫大学计算机科学与信息学院） ； School of Computing and Communications, Lancaster University（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡资讯研究院，科技研究局（A*STAR）） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 综述基于模态的特征匹配，涵盖传统手工方法和现代深度学习方法，重点讨论跨RGB、深度、3D点云、LiDAR、医学图像及视觉-语言模态的进展，突出模态感知技术。

Comments CSUR

When Audio-Language Models Fail to Leverage Multimodal Context for Dysarthric Speech Recognition

音频-语言模型在利用多模态上下文进行构音障碍语音识别时的失效问题

Pehuén Moure, Niclas Pokel, Bilal Bounajma, Yingqiang Gao, Roman Boehringer, Longbiao Cheng, Shih-Chii Liu

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究构建基于SAP数据集的基准，发现现有音频-语言模型无法有效利用构音障碍语音的临床上下文，而LoRA适配方法可将WER降低52%，为包容性ASR提供测试平台。

Bridging the Gap in Ophthalmic AI: MM-Retinal-Reason Dataset and OphthaReason Model toward Dynamic Multimodal Reasoning

缩小眼科人工智能的差距：MM-Retinal-Reason数据集与OphthaReason模型用于动态多模态推理

Ruiqi Wu, Yuang Yao, Tengfei Ma, Chenran Zhang, Na Su, Tao Zhou, Geng Chen, Wen Fan, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Department of Ophthalmology, The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（南京医科大学第一附属医院眼科学系） ； School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：diagnosis(abstract)

AI总结 该研究针对现有眼科AI仅聚焦基础推理的问题，构建首个眼科多模态数据集MM-Retinal-Reason，并提出带UADT方法的OphthaReason模型，实现眼科多模态推理性能的显著提升。

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

机构 * Computational Sciences Center of Excellence（计算科学卓越中心） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：biomedical(abstract)

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

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