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💻 computer science

A Blockchain-based NFT Framework for Ownership and Intellectual Property Preserving with Controlled Access to Medical Datasets

Cet article propose un cadre basé sur la blockchain utilisant des jetons non fongibles (NFT), des contrats intelligents et des techniques cryptographiques pour permettre la vérification de la propriété, le contrôle de l'accès et l'audit médico-légal de jeux de données médicales cryptés, répondant ainsi aux barrières du partage de données dans la recherche biomédicale.

Hoda Naseri, Seyed Mohammad Mirhosseini, Ali A. Safaei2026-06-29
💻 computer science

 A Unified Deep Learning Cascade for Retinal Disease Detection  and Diabetic Retinopathy Severity Grading

Ce document propose une cascade d'apprentissage profond unifiée en deux étapes qui utilise un modèle EfficientNetV2-S avec une perte asymétrique pour détecter 28 maladies rétiniennes à partir de l'ensemble de données RFMiD, puis emploie une porte sensible à l'incertitude calibrée par la méthode de Platt pour acheminer les cas positifs à la rétinopathie diabétique vers une seconde étape pour la gradation de la sévérité ordinale sur l'ensemble de données APTOS-2019, atteignant ainsi une performance élevée tout en traitant la dégradation significative de la précision de reconnaissance causée par la cooccurrence de maladies multiples.

Arzav Saikia, Biswajit Tamuli, Bitopan Das, Manjeet Sarmah, Nomi Baruah, Surajit Dutta2026-06-29
💻 computer science

Embodied brain-cerebellum federated learning for satellite-assisted low-altitude wireless networks

Le document propose EBC-FL, un cadre d'apprentissage fédéré cerveau-cervelet incarné pour les réseaux sans fil à basse altitude assistés par satellite, qui optimise le compromis entre la fiabilité critique pour la sécurité, la conscience sémantique et le volume de téléchargement en intégrant une mémoire sémantique terrestre, une coordination par satellite MEO et des politiques locales légères.

Yi Jing, Chunxiao Jiang, Jiawei Wang, Jiachen Sun2026-06-29
💻 computer science

PhenoAgent: agentic LLM framework for phenotyping electronic health records via structured query decomposition and self-correction

PhenoAgent est un cadre d'agent LLM respectueux de la vie privée qui utilise la décomposition de requêtes structurées, l'autocorrection et le consensus multi-modèles pour extraire avec précision des phénotypes cliniques à partir de dossiers de santé électroniques en texte libre, surpassant de manière significative les références traditionnelles tout en égalant la performance des médecins sur des ensembles de données hospitalières japonaises.

Yuki Kashiwada, Rieko Sakurai, Yuta Yokokawa, Kenichiro Ando, Chinatsu Gocho, Chiaki Murata, Kosuke Tohda, Maki Tanioka (…)2026-06-28
💻 computer science

Artificial Intelligence in Surgical Qualitative Research: A Comparison of Human and AI-Assisted Thematic Analysis

Cette étude compare l'analyse thématique humaine et assistée par l'IA dans la recherche qualitative chirurgicale, constatant que bien que les deux méthodes identifient des thèmes transversaux similaires, les recueils de codes générés par l'humain produisent une fidélité inter-codeurs plus élevée grâce à des limites thématiques plus claires, suggérant qu'une approche hybride combinant l'efficacité de l'IA avec le raffinement humain pourrait être optimale.

Bonnie E Laingen, Wesley H Iobst, Jarrett Dobbins, Jacob W Johnson, Gabriel E Cambronero, Lucas P Neff, Maggie E Bosley2026-06-28
💻 computer science

A Modality-Missing Robust Representation Network for Multi-Sequence Brain MRI Using the Public IXI Dataset

Cet article propose le Modality-Missing Robust Representation Network (MMR-Net), un cadre d'apprentissage profond entraîné sur le jeu de données public IXI qui utilise des encodeurs spécifiques à chaque modalité, un espace latent partagé et une stratégie de défaillance de modalité (modality dropout) afin de maintenir des performances robustes dans les tâches de régression de l'âge et de classification du sexe par IRM cérébrale malgré l'absence de certaines séquences d'imagerie.

Tian He, Ximei Xie2026-06-28
💻 computer science

A Multi-Model Artificial Intelligence Framework for Knowledge Extraction from Patient Drug Reviews

Cette étude développe et évalue un cadre de traitement du langage naturel (NLP) multi-modèle et interprétable qui détecte efficacement les effets indésirables des médicaments et évalue l'efficacité des traitements à partir d'avis de patients à grande échelle, démontrant que les approches traditionnelles d'apprentissage automatique surpassent la classification zero-shot basée sur les transformeurs dans ce domaine.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-28
💻 computer science

Performance evaluation and benchmarking across 16 large language models on a comprehensive real-world emergency department triage data set

Cette étude évalue 16 modèles de langage de grande taille sur des données réelles de triage aux urgences, constatant que si l'utilisation de l'incitation structurée peut atteindre un accord substantiel avec les infirmiers humains pour la classification de la gravité, la plupart des modèles présentent une précision limitée, une mauvaise affectation sectorielle, une surconfiance systématique et un comportement non déterministe, indiquant qu'ils ne sont pas encore prêts pour une mise en œuvre clinique sans validation et améliorations supplémentaires.

Leo Benning, Anja Hirsch, Matthias Gröschel, Tobias Röschl, Martin Spott, Felix Patricius Hans, Tim Urban, Hans-Jörg Bus (…)2026-06-28
💻 computer science

Development and Assessment of an Accessible AI-Powered Tool for Manuscript Evaluation Through Iterative Optimization in Plastic Surgery Research ​

Cette étude démontre qu'un outil d'IA accessible, optimisé de manière itérative et utilisant le méta-prompting ainsi que des directives spécifiques au domaine, surpasse de manière significative tant les modèles d'IA de base que les évaluations par les pairs humaines pour fournir des commentaires structurés et de haute qualité sur les manuscrits de chirurgie plastique, offrant ainsi une solution évolutive pour soutenir les chercheurs dans les milieux à ressources limitées.

Raunak Goyal, Joey Liang, Mihir S Kulkarni, Philong Nguyen, Srinithya Gillipelli, Ashit Patel2026-06-28
💻 computer science

FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

Cette étude introduit FusionAttNet, un nouveau cadre d'apprentissage profond qui intègre les données Sentinel-1 SAR et Sentinel-2 optiques via un mécanisme d'attention hiérarchique sensible à la modalité pour atteindre une précision de 96,75 % dans la classification de l'occupation du sol semi-aride dans l'Extrême-Nord du Cameroun, surpassant de manière significative les méthodes de fusion traditionnelles en traitant efficacement l'homogénéité spectrale, la couverture nuageuse et la variabilité saisonnière.

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28