NeurIPS

Learning Representations from Incomplete EHR Data with Dual-Masked Autoencoding

从不完整电子健康记录数据中学习表示的双掩码自编码

Xiao Xiang, David Restrepo, Hyewon Jeong, Yugang Jia, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达医院） 纠错

AI总结 AID-MAE通过双掩码技术直接从不完整EHR时间序列中学习表示，有效提升临床任务性能并实现患者群体的自然分层。

Comments MLHC 2026 camera-ready. Spotlight at NeurIPS TS4H 2025

GAM-Agent: Game-Theoretic and Uncertainty-Aware Collaboration for Complex Visual Reasoning

GAM-Agent：面向复杂视觉推理的博弈论与感知不确定性感知协作框架

Jusheng Zhang, Yijia Fan, Wenjun Lin, Ruiqi Chen, Haoyi Jiang, Wenhao Chai, Jian Wang, Keze Wang

AI总结 该研究提出GAM-Agent博弈论多智能体框架，通过基础感知智能体与关键验证智能体的非零和博弈及不确定性感知协作，在四个视觉推理基准上显著提升了中小及强规模VLM的性能，为可靠可解释多模态推理提供了新路径。

Comments Accepted at NeurIPS 2025. Code available at https://github.com/jushengzhang/Gam-Agent