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本文提出了一种零样本呼吸声音分类框架，通过LLM合成的报告将音频编码器与医学术语对齐，在临床诊断任务中优于CLAP和Qwen2-Audio等模型。
Holtercare-Bench是一个多模态基准，用于使用Holtercare-23K数据集评估长期动态心电图分析，揭示了当前MLLMs的性能差距，并通过微调为临床应用提供改进。
MedFocusLeak 首次提出针对医学视觉语言模型的可迁移黑盒对抗攻击，通过不可察觉的背景扰动在六种成像模态上误导临床诊断。