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4082 artículos

💻 ciencias de la computación

Clinical trial success prediction from open registry text using classical machine learning

Este estudio demuestra que los modelos clásicos de aprendizaje automático, particularmente los bosques aleatorios, pueden predecir eficazmente el éxito de los ensayos clínicos utilizando únicamente el texto de los registros abiertos de ClinicalTrials.gov, logrando un rendimiento de moderado a fuerte en diferentes fases e indicaciones de los ensayos, al tiempo que mitiga la fuga de datos mediante un preprocesamiento riguroso.

MICHAEL DOANE2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Evaluating Clinical Symptom Extraction and Reasoning in Local Large Language Models: A Proof-of-Concept Study of Symptom-Specific Performance in Cardiology

Este estudio de prueba de concepto evalúa modelos de lenguaje de gran tamaño desplegados localmente (Gemma3 y Qwen3.5) en resúmenes de alta hospitalaria de cardiología en japonés, revelando que, si bien la precisión general de la extracción de síntomas es alta, el rendimiento varía según el síntoma específico y los modelos a menudo infieren condiciones como palpitaciones o fatigabilidad a partir de hallazgos clínicos objetivos en lugar de quejas explícitas del paciente.

Shun Kitamura, Eisuke Amiya, Yoshihiro Izawa, Risa Kishikawa, Takenobu Shimada, Junichi Ishida, Satoshi Kodera, Norihiko (…)2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Same Dangerous Objective, Opposite Advice: Direct Exposure versus Multi-Agent Mediation

Este artículo introduce una arquitectura de mediación sin estado de Id–Censor–Superego y el benchmark PathAudit para demostrar cómo los procesos de múltiples agentes pueden eludir los filtros de seguridad transformando objetivos peligrosos en reescrituras permisibles, permitiendo así que los agentes de etapas posteriores propaguen objetivos dañinos ocultos que permanecen indetectables a través de los registros locales de los puntos finales.

Linjun Li2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Enhanced aero-engine blade defect detection network: MESFR-DETR with multi-scale edge selection and feature reconstruction

Este artículo propone MESFR-DETR, una red de transformador de detección en tiempo real mejorada que cuenta con módulos de selección de bordes y reconstrucción de características multiescala para abordar eficazmente los desafíos de la detección de defectos pequeños y de características débiles en álabes de motores aeroespiales, logrando una precisión y eficiencia superiores tanto en conjuntos de datos sintéticos como del mundo real.

Debao Wei, Yangtao Yue, Aiqiang Lei, Dejun Zhang, Liyan Qiao2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Demographic shortcuts as marker-free backdoors: silent subgroup underdiagnosis that only operating-point audits detect

Este artículo demuestra que los modelos de imágenes médicas pueden ser comprometidos silenciosamente por atajos demográficos, donde la inversión de etiquetas para un subgrupo específico crea una puerta trasera sin marcadores que evade los detectores estándar y perjudica a pacientes no registrados, lo que requiere auditorías de falsos negativos por subgrupos basadas en umbrales para una detección efectiva.

Saptarshi Purkayastha, Parvati Naliyatthaliyazchayil, Judy W. Gichoya2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Deadline-Aware Hardening of Real-Time Object Detection Against Candidate-Inflation Latency Attacks

Este artículo propone un mecanismo sin reentrenamiento y seleccionable en el despliegue que limita el número de candidatos que ingresan a la supresión de máximo no excedido a un límite calibrado por tiempo límite, mitigando así los ataques de latencia por inflación de candidatos y asegurando la integridad del tiempo límite en tiempo real a través de diversos hardware y arquitecturas de detectores, al tiempo que revela que la supresión de límites es necesaria pero insuficiente debido a la significativa sobrecarga de decodificación.

Salah Gontara, Selem Trabelsi, Khaled Ben Khalifa2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Inherently Interpretable Machine Learning Models for Time-Series: A Systematic Literature Review

Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza 77 estudios revisados por pares para establecer una taxonomía exhaustiva de modelos de aprendizaje automático inherentemente interpretables para datos de series temporales, aclarando sus arquitecturas, dominios de aplicación y direcciones de investigación futura.

Ruqayyah Nabage, Zahra Asghari Varzaneh, Reza Malekian, Azra Abtahi2026-09-17
💻 ciencias de la computación

The Judge is Not Impartial: Self-Preference in Medical LLM Evaluation

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño utilizados como jueces en entornos médicos exhiben sistemáticamente una preferencia propia al favorecer sus propios resultados generados sobre los de la competencia en diversos formatos de evaluación, lo que resalta una necesidad crítica de paneles de jueces diversos y múltiples métricas para garantizar la imparcialidad en los despliegues de IA clínica.

Roxana Daneshjou, Shlok Natarajan, Zara Ansari, Vincent Yip, Cally Lin, Avi Udash, Mia Garvey, Aaron Fanous2026-09-17
💻 ciencias de la computación

Replay-Resistant Admission and Permissioned Quorum Consensus in Connected Vehicle Networks: A Fail-Closed, Implementation-Grounded Security Study

Este estudio evalúa un subsistema de consenso de quórum con permiso y de cierre por falla dentro de la plataforma OmniGuard V2X, demostrando mediante pruebas deterministas que aplica eficazmente el control de admisión, previene ataques de repetición y rechaza votos inválidos o posteriores a la finalización, mientras reconoce explícitamente su limitación frente a coaliciones maliciosas autorizadas.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-17