SMILESGNN：基于SMILES与图跨注意力融合的可解释临床药物毒性预测模型
针对药物研发中毒性预测面临的样本严重失衡、骨架泛化差以及缺乏临床可解释性等难题，研究人员提出了多模态网络架构 SMILESGNN。该模型通过交叉注意力机制，融合了 SMILES Transformer 编码器与 GATv2 图编码器，弥补了单一序列模型无法提供图归因解释的缺陷。此外，研究还推出了预训练变体 SMILESGNN-PT，有效提升了分子表征的泛化性能与临床解释能力。
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9月25日2026-09-25
TAM-Chain：结合吸收马尔可夫链与香农熵的多尺度甲状腺细胞学分类框架
针对甲状腺细针穿刺活检在深度学习分类中面临的高假阴性率及临床域偏移下的过度自信问题，研究人员提出了 TAM-Chain 框架。该研究结合吸收马尔可夫链理论与基于香农熵的不确定性量化方法，在 10x、20x 和 40x 等多尺度下动态建模特征提取过程，旨在抑制假阴性漏诊并增强跨域适应能力，提升早期甲状腺癌病理诊断的可靠性。
OPDiv：用于高分且多样化候选化合物最优筛选的算法
针对虚拟药物筛选中候选分子众多但实际合成与测试资源受限的痛点，研究人员提出了OPDiv多样性选择与评估算法。在化合物筛选过程中，高预测分数与分子结构多样性往往存在权衡取舍。该算法基于整数优化技术，能够在保证化合物高评分的同时最大化样本多样性，自动计算出最优的Top-K分子子集，为药物发现后期的合成验证提供更高效的决策支持。
9月24日2026-09-24
面向术中急性肾损伤早期预测的防数据泄露多模态评估框架 SynerT
针对非心脏大手术后急性肾损伤（AKI）早期术中风险分层难的问题，该研究提出了一种名为 SynerT 的纯波形混合时序骨干网络。该网络结合了因果扩张时间卷积网络（TCN）与分层扩张循环层，用于编码术中早期生理轨迹。此外，研究还构建了引入结构化临床背景的多模态扩展变体 SynerT-MM 进行晚期融合预测。注：输入素材尾部存在文本截断，后续具体融合细节未完全展示。