医学 AI

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能

Wenjie Li, Yujie Zhang, Fanrui Zhang, Haoran Sun, Renhao Yang, Junjun He, Weiran Huang, Yuanfeng Ji, Chenrun Wang, Kailing Wang, Hongcheng Gao, Kaipeng Zhang, Hanyu Wang, Angela Lin Wang, Xingqi He, Yilin Huang, Shiyi Yao, Lilong Wang, Yankai Jiang, Yirong Chen, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Ming Hu, Gen Li, Yidong Xu, Chengyu Zhuang, Jiawei Liu, Yin Zhang, Lequan Yu, Lu Chen, Yinpeng Dong, Lei Liu, Carlos Gutierrez Sanroman, Yu Qiao, Weijie Ma, Xiaosong Wang, Lei Wang

机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；pathology(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。

Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship

A Neurosymbolic Approach for Explainable Early Diagnosis of Alzheimer's Disease

一种用于阿尔茨海默病可解释早期诊断的神经符号方法

Ranveer Singh, Pranuthi Tenali, Saurabh Mathur, Ameet Soni, Vaishali Phatak, Karla Lynch, Daniel Murman, Matthew Rizzo, Sriraam Natarajan

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出一种自动化流程，用预训练基础模型处理言语流畅性测试音频构建贝叶斯网络，以实现阿尔茨海默病的可解释早期诊断，成功恢复临床知识并识别语言标志物间新关系。

Misconception Diagnosis From Student-Tutor Dialogue: Generate, Retrieve, Rerank

从学生-辅导对话中诊断误解：生成、检索、重排序

Joshua Mitton, Prarthana Bhattacharyya, Digory Smith, Thomas Christie, Ralph Abboud, Simon Woodhead

机构 * Eedi Renaissance Philanthropy Learning Engineering Virtual Institute（Eedi 理性慈善学习工程虚拟研究所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用大语言模型从学生-辅导对话中检测误解的方法，通过生成、检索和重排序提升误解识别的准确性。

Comments Published as Oral Paper at Learning at Scale, 2026. Link: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3774398.3811609. 21 pages, 8 figures, 8 tables. Joshua Mitton and Prarthana Bhattacharyya contributed equally to this paper

Wrong Design Intent Is Worse Than Never Conditioning: A Derangement-Control Diagnosis of Header Conditioning in CAD Program Completion

错误的设计意图比没有更糟糕：CAD程序完成中头部条件的错位控制诊断

Yang Xiao

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究微调代码语言模型中设计意图头部对CAD生成的影响，通过CADCON及错位控制等方法，发现错误头部会降低依从性，独立指标揭示指标循环性，危害具模式特异性，错误意图会误导生成。

Comments 47 pages, 4 figures. v5: one change in Sec. 6. The repaired-extractor re-run, previously listed as the first follow-up, has now been run under an independent pre-registration: the deficit reproduces on the repaired scoring surface under both tokenizations, bounded by the repair changing only 11.2% of scored rows. Anchor, verdict, per-row scores on both surfaces and run log are public

Alignment Collapse Under KV Cache Quantization: Diagnosis and Mitigation

KV缓存量化下的对齐崩溃：诊断与缓解

Bruce Changlong Xu, Adarsh Kumarappan, Mu Zhou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； California Institute of Technology（加利福尼亚理工学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现低比特KV缓存量化会无声破坏大模型的安全对齐，根源在于安全特征位于低维激活子空间，易受量化噪声影响；提出逐通道缩减（PCR）诊断方法，分类三种失效模式并指导缓解，无需训练即可恢复高达97%的对齐损失。

Comments Preprint. 61 pages, 9 figures

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables

The Geometry of Saturation: Effective Rank Predicts When Labels Stop Helping in Few-Shot Classification

二元少样本分类的谱相图：内在维度、几何饱和与表征诊断

Arnav Gupta

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出饱和指数S(K)作为二元少样本分类中标注停止准则，理论证明其与协方差估计集中度及线性判别稳定性相关，实验验证其与边际精度增益正相关，并划分探索、过渡、饱和三阶段。

Comments 46 pages, 8 figures, 22 tables

A Multimodal Approach to Alzheimer's Diagnosis: Geometric Insights from Cube Copying and Cognitive Assessments

一种多模态阿尔茨海默病诊断方法：来自立方体复制和认知评估的几何洞察

Jaeho Yang, Kijung Yoon

机构 * Department of Electronic Engineering, Hanyang University（电子工程系，翰阳大学） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（人工智能系，翰阳大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出多模态框架，将手绘立方体草图转换为图结构，结合人口统计和神经心理测试分数，用于阿尔茨海默病分类，图表示优于像素模型，多模态融合提升性能。

Discovering physical mechanisms from experiment-simulation mismatches

可自我进化的代理用于DFT实验能带不匹配的可解释诊断

Yue Li, Penghui Yang, Yushan Xiao, Zhonghan Zhang, Jianguo Huang, Yuhao Lu, Cuntai Guan, Bo An, Bijun Tang, Zheng Liu

机构 * School of Materials Science and Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学材料科学与工程学院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本文提出XDFT代理，通过自动诊断DFT计算中能带不匹配问题，利用贝叶斯后验更新假设有效性，有效识别78%的不匹配案例，优于随机基线和静态LLM排序。

Comments 6 pages, 4 figures

Style Wins, Substance Loses: A Diagnosis of LLM-as-Judge in Idea Generation

风格取胜，实质落败：对作为创意生成评判者的大语言模型（LLM）的诊断

Fengxian Ji, Yuke Li, Jingpu Yang, Juanfan Wu, Fan Zhang, Zhexuan Cui, Yu Xie, Min Peng, Qianqian Xie, Xiuying Chen, Zhuohan Xie

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 本研究针对大语言模型作为创意评判者的风格偏差问题，提出SciStyleBench基准及配套的SciStyleExtractor模块，实验验证该模块可有效降低风格偏差、提升实质区分度，为科学创意评估提供了系统性解决方案。

Comments First three authors are co-first authors

Overshooting the Coordinate: Where Factor Corrections Land on Characteristic Axes

任意轴均可：因子模型的特征轴积分诊断

Useong Shin

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 将帽轴积分诊断扩展到一般特征轴，以桥接阿尔法曲线衡量因子模型定价误差，通过预定特征阶生成前缀投资组合等方法，发现价值、盈利性等轴有系统符号反转。

Comments It is no longer AAAA, but the paper has grown up a little

From Paper to Program: Knowledge Externalization and Bottleneck Diagnosis in AI-Assisted Quantum Many-Body Programming

从论文到程序：AI辅助量子多体代码生成中的知识外化

Yi Zhou

机构 * Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China（中国科学院物理研究所，北京100190，中国） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 针对AI直接翻译论文为代码时因隐含约定导致失败的问题，提出知识外化方法，通过多阶段人机协作流程将隐式假设显式化，在DMRG和Pfaffian-MPS任务上验证了有效性。

Comments 20 pages, 4 figures. Substantially revised presentation, related-work context, reproducibility documentation, validation-gate wording, limitations, and generative-AI disclosure; numerical results unchanged

HVR-Met: A Hypothesis-Verification-Replanning Agentic System for Extreme Weather Diagnosis

HVR-Met：一种用于极端天气诊断的假设验证-重新规划智能系统

Shuo Tang, Jiadong Zhang, Gengxian Zhou, Qizhao Jin, Qinxuan Wang, Yi Hu, Ning Hu, Hongchang Ren, Lingli He, Shiming Xiang, Jingtao Ding, Jian Xu, Jiaolan Fu, Cheng-Lin Liu

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 针对深度学习天气预报难以应对极端天气诊断的挑战，提出HVR-Met多智能体气象诊断系统，其核心是假设验证-重新规划闭环机制，引入新基准测试，实验证明该系统在复杂诊断场景中表现出色。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

多智能体LLM系统中浪费计算资源的早期诊断：基于故障感知的可观测性

Xianyou Li, Weiran Yan, Yichao Wu, Penghao Liang, Mengwei Yuan, Jianan Liu, Jing Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出一种故障感知的可观测性框架，通过在线轨迹信号诊断多智能体LLM系统中的浪费计算，并在GAIA验证集上评估，揭示不同故障机制及其与资源消耗的关系。

ProbeLLM: Automating Principled Diagnosis of LLM Failures

ProbeLLM：自动化的大语言模型故障原则性诊断

Yue Huang, Zhengzhe Jiang, Yuchen Ma, Yu Jiang, Xiangqi Wang, Yujun Zhou, Yuexing Hao, Kehan Guo, Pin-Yu Chen, Stefan Feuerriegel, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title)

AI总结 提出ProbeLLM框架，通过分层蒙特卡洛树搜索在全局探索与局部细化间分配预算，结合工具增强生成与验证，将故障发现从孤立案例提升为结构化故障模式，揭示更广泛、清晰、细粒度的故障景观。

Can LLMs Accurately Score Medical Diagnoses and Clinical Reasoning?

LLM能否准确评分医学诊断和临床推理？

Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Michael Cameron Gramanie, Ismail Kalla, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Haroon Saloojee, Bruce A. Bassett

机构 * Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（格雷实验室，开普敦，南非） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（南非医学研究理事会疫苗和传染病分析研究组，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Internal Medicine, Charlotte Maxeke Johannesburg Academic Hospital, and Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（内科学系，查理·马克斯凯约翰内斯堡学术医院，以及健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Paediatrics and Child Health, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（儿科学与儿童健康系，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesbu（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡） 纠错

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

AI总结 研究使用LLM陪审团对300例低收入和中等收入国家医院病例的3334个诊断进行评分，发现校准后的LLM评分与专家评分高度一致，且严重错误风险更低，可作为可靠的评估代理。

Batch Effects In Brain Foundation Model Embeddings

脑基础模型嵌入中的批次效应

Ye Tao, Bradley T. Baker, Yu Wu, Anand D. Sarwate, Sandeep Panta, Sergey Plis, Vince D. Calhoun

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

AI总结 研究评估了两个脑影像基础模型在多中心fMRI数据集中的嵌入表现，发现嵌入编码了显著的批次相关变异，并探讨了和谐化对嵌入的影响，揭示了不同模型对区域活动和区域交互的偏好。

RareLens: Towards End-to-End Rare Disease Care via Aligning Divergent Large Language Model Reasoning

RareLens：通过对齐不同的大语言模型推理实现端到端罕见病护理

Xi Chen, Hongru Zhou, Shiyu Feng, Hanyu Zhou, Huahui Yi, Rongsheng Wang, Tiancheng He, Kun Wang, Pingping Liu, Qiankun Li, Sicheng Lin, Huiying Ou, Xiaohong Zheng, Tianying Zang, Zhuohang Wu, Leheng Jiang, Kexin Cao, Wenhan Zhang, ChengYi Li, Zhiyang Wang, Songlin Li, Benyou Wang, Ningbei Yin, Shaoting Zhang, Weili Fu, Jian Li, Kang Li

专题命中 诊断辅助 ：clinical AI(abstract)；diagnosis(abstract)

AI总结 针对罕见病诊断难题，RareLens系统利用不同大语言模型推理的差异，通过四个协同模块实现全病程临床决策支持，在真实数据集和外部研究中表现出色，证明对齐模型推理是高不确定性临床决策的有效策略。

Comments 100 pages 7 figures

RESPClinBench: Benchmarking Multimodal Clinical Decision-Making and Longitudinal Disease Management in Respiratory Specialty Care

RESPClinBench：呼吸专科医疗中的多模态临床决策与纵向疾病管理基准测试

Mouxiao Bian, Zhi Chen, Ruiyao Chen, Lu Lu, Hengrui Liang, Chaoyi Huang, Yiluo Lin, Jingru Ding, Yun Zhong, Yueming Su, Jie Xu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学附属第一医院） ； Guangzhou Institute of Respiratory Health（广州呼吸健康研究院） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究开发了呼吸专科多模态临床决策与纵向疾病管理基准RESPClinBench，在两个数据集上评估7种大模型，识别模型在肺结节评估和COPD管理的局限，为模型选择提供临床依据。

The Asymmetric Effects of Knowledge Distillation on Bias in Small Language Models

知识蒸馏对小型语言模型偏见的非对称影响

Plawan Kumar Rath

机构 * Meta 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究发现知识蒸馏对小型语言模型偏见存在非对称影响，明确任务下提升上下文遵循能力，模糊任务下破坏弃权校准，提出PCCD协议可捕捉聚合指标遗漏的危害。

Comments 18 pages, 5 figures. Preprint

VeriLLMed: Interactive Visual Debugging of Medical Large Language Models with Knowledge Graphs

VeriLLMed: 基于知识图谱的医疗大语言模型交互式可视化调试

Yurui Xiang, Xingyi Mao, Rui Sheng, Zixin Chen, Zelin Zang, Yuyang Wu, Haipeng Zeng, Huamin Qu, Yushi Sun, Yanna Lin

机构 * IEEE 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)

AI总结 本文提出VeriLLMed系统，通过整合外部生物医学知识，帮助开发者审计和调试医疗大语言模型的诊断推理过程，识别三种常见诊断错误类型，提升模型可靠性。

Comments Accepted by VIS 2026

3D Vessel Reconstruction from Sparse-View Dynamic DSA Images via Vessel Probability Guided Attenuation Learning

基于血管概率引导衰减学习的稀疏视角动态DSA图像三维血管重建

Zhentao Liu, Huangxuan Zhao, Wenhui Qin, Zhenghong Zhou, Xinggang Wang, Wenping Wang, Xiaochun Lai, Chuansheng Zheng, Dinggang Shen, Zhiming Cui

机构 * School of Biomedical Engineering \& State Key Laboratory of Advanced Medical Materials ； Devices, ShanghaiTech University, Shanghai, China ； National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China ； School of Electronic Information ； Communications, Huazhong University of Science ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, USA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV；medical image(comments)

AI总结 提出血管概率引导衰减学习框架，通过静态与动态衰减场互补加权实现稀疏视角DSA重建，降低辐射剂量，并采用渐进训练和时间扰动损失提升质量。

Comments Accepted by Medical Image Analysis (MedIA), 2026; code: https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/VPAL

Hierarchical Classification via Cascading Feature Elimination: Application to Human Phenotype Ontology-Aligned Facial Phenotyping (FaceMesh2HPO)

通过级联特征消除进行层次分类：在人类表型本体对齐的面部表型分析（FaceMesh2HPO）中的应用

Fabio Hellmann, Alexander Hustinx, Benjamin D. Solomon, GestaltMatcher Database Consortium, Tzung-Chien Hsieh, Peter Krawitz, Elisabeth André

机构 * University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

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

AI总结 FaceMesh2HPO框架利用临床医生注释及图像生成3D面部网格，基于PointNet训练含级联分类与特征消除的分层管道，结合多种数据实现面部表型分类，虽有成果但罕见叶节点性能受限，需改进策略增强实用性。

EEG Foundation Challenge: From Cross-Task to Cross-Subject EEG Decoding

脑电（EEG）基础挑战赛：从跨任务到跨主体的脑电解码

Bruno Aristimunha, Dung Truong, Pierre Guetschel, Seyed Yahya Shirazi, Isabelle Guyon, Alexandre R. Franco, Michael P. Milham, Aviv Dotan, Scott Makeig, Alexandre Gramfort, Jean-Remi King, Marie-Constance Corsi, Pedro A. Valdés-Sosa, Amit Majumdar, Alan Evans, Terrence J Sejnowski, Oren Shriki, Sylvain Chevallier, Arnaud Delorme

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

AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛，提供对应基线模型，旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。

Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025

STEAM: A Spatio-TEmporal Alignment Mixture-of-Experts Model with Hierarchical Pre-training for EEG Decoding

STEAM：用于EEG解码的分层预训练时空对齐混合专家模型

Zhu Chen, Dingkun Liu, Yuheng Chen, Dongrui Wu

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

AI总结 STEAM是一种分层迁移框架，通过双分支时空编码器与SSMoE模块实现EEG解码的通用表征学习与范式专业化，在7个数据集的14种评估设置中表现优异且推理成本具竞争力。

Aortic Valve Disease Screening from PPG via Physiology-Guided Self-Supervised Learning

通过生理引导的自监督学习检测PPG中的主动脉瓣疾病

Jiaze Wang, Qinghao Zhao, Zizheng Chen, Zhejun Sun, Deyun Zhang, Yuxi Zhou, Shenda Hong

机构 * Department of Computer Science, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学系） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学国家健康数据科学研究院） ； Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital（北京大学人民医院心内科） ； HeartVoice Medical Technology（心声医疗科技） ； DCST, BNRist, RIIT, Institute of Internet Industry, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、北京人工智能研究所、互联网产业研究所） ； Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center（北京大学健康科学中心医学技术研究所） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究所） ； State Key Laboratory of Vascular Homeostasis and Remodeling, NHC Key Laboratory of Cardiovascular Molecular Biology and Regulatory Peptides, Peking University（北京大学血管稳态与重塑国家重点实验室、国家心血管分子生物学与调节肽重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于生理引导的自监督学习方法，利用大量未标记PPG数据高效筛查主动脉狭窄和反流，实现优于传统监督学习的检测性能。

Comments 33 pages, 8 figures. Under review

Detecting Explanatory Insufficiency in Learned Representations: A Framework for Representational Vigilance

检测学习表示中的解释不充分性：表示警觉性框架

Jacques Raynal, Pierre Slangen, Elsa Raynal, Jacques Margerit

机构 * Laboratory of Bioengineering and Nanosciences (LBN), University of Montpellier（蒙彼利埃大学生物工程与纳米科学实验室） ； EuroMov Digital Health in Motion, University of Montpellier, IMT Mines Alès（蒙彼利埃大学EuroMov数字健康运动实验室，IMT阿莱斯矿业学院） ； Certified Sophrologist, Sensorimotor Practice（认证心理放松治疗师，感觉运动实践） ； Emeritus Professor, University of Montpellier（蒙彼利埃大学名誉教授） 纠错

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

AI总结 提出VER框架，通过识别持久残差结构来监测学习表示的充分性，补充传统评估方法。

Comments 14 pages, 2 figures, no tables, 16 references. Version 3. Conceptual and methodological framework for monitoring representational adequacy and detecting explanatory insufficiency in learned representations. Introduces a five-operation representational-vigilance process

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)

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。

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