University of Toronto

11 篇关联报道

Nature 2026年10月14日
两周到六周的预报空档被补上：概率偏差订正让AI与动力模式同时提分，实时赛全变量第一
次季节预报（提前2至6周）长期因误差累积而接近气候平均，业务动力集合与最先进的概率AI在较长时效上常低于气候平均。概率偏差订正用机器学习直接修正历史概率预报的分布，而不只是修正单点估计。它把AI预报系统的次季节技巧提高一倍，并在91%气压、92%温度、98%降水目标上优于业务去偏的动力模式；在2025年实时竞赛中，其全球预报在所有变量和时效上排名第一。
次季节预报（提前2至6周）长期因误差累积而接近气候平均，业务动力集合与最先进的概率AI在较长时效上常低于气候平均。概率偏差订正用机器学习直接修正历史概率预报的分布，而不只是修正单点估计。它把AI预报系统的次季节技巧提高一倍，并在91%气压、92%温度、98%降水目标上优于业务去偏的动力模式；在2025年实时竞赛中，其全球预报在所有变量和时效上排名第一。
Microsoft (United States)Microsoft Research New England (United States)European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada University of Toronto Harvard University Massachusetts Institute of Technology Microsoft Research (United Kingdom)Jeremy D. Berman Zekun Ni Hannah Guan Soukayna Mouatadid Joshua Talib Jonathan A Weyn Judah Cohen Paulo Orenstein
Advanced Science 2026年10月11日
电池快充协议不再靠人写模板：语言模型生成可执行策略，仿真中健康状态多留约4.2%
语言模型被当作表示生成器，直接产出可执行的电池快充控制策略，在物理仿真中把100次循环后的健康状态比多段恒流基线提高约4.2%。
University of Warwick University of Toronto Imperial College London The Faraday Institution Ge Lei Ferran Brosa Planella Sterling G. Baird Samuel J. Cooper
arXiv 2026年10月9日
FOCUS 用 KL 引导的模态切换把特权状态训练迁移到 RGB-D 策略，五个 IsaacLab 操作任务平均测试成功率从 0.71 提升到 0.93
FOCUS 是一个单阶段 PPO 框架，让 critic 始终使用特权状态、actor 在特权状态与 RGB-D 潜变量之间按跨模态动作分布 KL 散度自适应切换 rollout 来源，并配合表征对齐；在五个 IsaacLab 操作任务上，相对各任务最强的 RGB-D 测试基线，平均测试成功率从 0.71 提升到 0.93，端到端预算归一化训练成功率 AUC 从 0.47 提升到 0.65。
FOCUS 是一个单阶段 PPO 框架，让 critic 始终使用特权状态、actor 在特权状态与 RGB-D 潜变量之间按跨模态动作分布 KL 散度自适应切换 rollout 来源，并配合表征对齐；在五个 IsaacLab 操作任务上，相对各任务最强的 RGB-D 测试基线，平均测试成功率从 0.71 提升到 0.93，端到端预算归一化训练成功率 AUC 从 0.47 提升到 0.65。
University of Toronto
机器人操作知识蒸馏强化学习
发表出处待核验 2026年10月1日
45人改良德尔菲共识：GLP-1受体激动剂用药前应筛查进食障碍，活动性厌食症与贪食症患者一般应避免使用
该研究采用三轮改良德尔菲法，由45名糖尿病、肥胖和/或进食障碍领域的临床医生与研究者以及有亲身经历者组成的小组，就GLP-1受体激动剂在进食障碍情境下的使用达成平均91.7%的共识，提出用药前筛查、按风险分层监测、标准化教育材料、合并循证心理治疗等临床建议，并明确在活动性进食障碍（尤其厌食症、非典型厌食症及伴明显饮食限制和/或显著体重抑制的贪食症）中一般应避免使用GLP-1受体激动剂，同时列出流行病学、监管与暴食障碍临床试验的研究优先事项。
该研究采用三轮改良德尔菲法，由45名糖尿病、肥胖和/或进食障碍领域的临床医生与研究者以及有亲身经历者组成的小组，就GLP-1受体激动剂在进食障碍情境下的使用达成平均91.7%的共识，提出用药前筛查、按风险分层监测、标准化教育材料、合并循证心理治疗等临床建议，并明确在活动性进食障碍（尤其厌食症、非典型厌食症及伴明显饮食限制和/或显著体重抑制的贪食症）中一般应避免使用GLP-1受体激动剂，同时列出流行病学、监管与暴食障碍临床试验的研究优先事项。
NYU Langone Health University of Pennsylvania Sanford Research Johns Hopkins University University of North Carolina at Chapel Hill University of Virginia New York University University of Louisville Ashley White Monique Jericho Nami Trappenberg Kimberly D. Dennis Diane Alix Klein Anastasia Harris Susan L McElroy Brooke Langman
改良德尔菲共识法 GLP-1受体激动剂与进食障碍
bioRxiv 2026年9月29日
TGFB1工程化iMSC单次关节腔注射在骨关节炎小鼠中降低滑膜巨噬细胞数量并下调MHCII/CD206比值，但未减轻软骨退变
该研究将一株多西环素诱导、hTERT永生化并过表达TGFB1的iPSC来源间充质基质细胞（TGFB1-iMSC）与多例脂肪组织来源MSC（MSC(AT)）供体在预设的免疫调节与血管生成效力指标上进行比较，发现TGFB1-iMSC体积更小、更圆、增殖相当或更高，具有独特的血管生成相关基因特征（EDIL3、EDN1、PDGFA）和9个差异表达microRNA，分泌较少VEGF且HUVEC成管能力居中，但在单核-巨噬细胞transwell免疫调节实验中达到或超过所有MSC(AT)供体；在小鼠DMM创伤后骨关节炎模型中，单次关节腔注射TGFB1-iMSC（而非MSC(AT)）在八周时减少滑膜巨噬细胞总
该研究将一株多西环素诱导、hTERT永生化并过表达TGFB1的iPSC来源间充质基质细胞（TGFB1-iMSC）与多例脂肪组织来源MSC（MSC(AT)）供体在预设的免疫调节与血管生成效力指标上进行比较，发现TGFB1-iMSC体积更小、更圆、增殖相当或更高，具有独特的血管生成相关基因特征（EDIL3、EDN1、PDGFA）和9个差异表达microRNA，分泌较少VEGF且HUVEC成管能力居中，但在单核-巨噬细胞transwell免疫调节实验中达到或超过所有MSC(AT)供体；在小鼠DMM创伤后骨关节炎模型中，单次关节腔注射TGFB1-iMSC（而非MSC(AT)）在八周时减少滑膜巨噬细胞总
Krembil Research Institute University of Toronto Schroeder Arthritis Institute University Health Network Aida Feiz Barazandeh Johana Garcia Mozhgan Rasti Shahrzad Nouri Rebekah Khan Rachel Low Setareh Safara Atoosa Ziyaeyan
arXiv 2026年9月26日
DPRD 用 ROI 掩码与位移向量对齐蒸馏，让仅占教师约5%参数的学生在 AMOS 上以 85.46% Dice 超过 MedNeXt 教师
该工作提出位移保持关系蒸馏（DPRD），在 nnU-Net 中对 ROI 掩码后的病例级嵌入做批量成对位移向量对齐并配合关系尺度归一化，在 ISLES 2022 与 AMOS 2022 上以约5%教师参数和约3% FLOPs 的学生取得优于 Logits KD、FitNet、RKD、CIRKD 的分割结果，AMOS 上 Dice 达 85.46%、HD95 降至 11.72 mm。
University of Alabama at Birmingham Bowling Green State University University of Houston - Clear Lake University of Toronto The University of Texas Health Science Center at Houston University of Findlay Zhicheng Ding Tianyu Shi Xinyu Chu Qizhen Lan Qing Tian Jung Im Choi Lijing Zhu
Advanced Neural Network Applications COVID-19 diagnosis using AI Medical Imaging and Analysis
bioRxiv 2026年9月18日
OpenLipid：面向脂质组学DIA质谱数据靶向分析的大语言模型工作流
该研究提出OpenLipid，一个基于大语言模型（LLM）的靶向DIA脂质组学工作流：它用DDA结果构建assay库，在零样本设置下直接评估DIA数据的提取离子色谱图（XIC）以挑选目标脂质峰并给出可读的判定理由，在4个人血浆与小鼠粪便正负离子模式数据集上，5% FDR下识别率与DIAMetAlyzer总体相当（血浆55.3%/19.0%、粪便71.8%/31.8%），明显高于非靶向MS-DIAL DIA（12.6%/0.0%、47.5%/0.0%），且LLM给出的色谱特征可训练分类器区分正确与错误候选峰组（交叉验证平均精度中位数0.838-0.912）。
该研究提出OpenLipid，一个基于大语言模型（LLM）的靶向DIA脂质组学工作流：它用DDA结果构建assay库，在零样本设置下直接评估DIA数据的提取离子色谱图（XIC）以挑选目标脂质峰并给出可读的判定理由，在4个人血浆与小鼠粪便正负离子模式数据集上，5% FDR下识别率与DIAMetAlyzer总体相当（血浆55.3%/19.0%、粪便71.8%/31.8%），明显高于非靶向MS-DIAL DIA（12.6%/0.0%、47.5%/0.0%），且LLM给出的色谱特征可训练分类器区分正确与错误候选峰组（交叉验证平均精度中位数0.838-0.912）。
University of Toronto Hannes Luc Röst Jiayi Li
大语言模型数据非依赖采集脂质组学基于大语言模型的色谱图评估
medRxiv 2026年9月16日
大语言模型真的在使用临床病例描述吗？一项针对骨科住院医师培训考试的问题消融研究
该研究对2020至2024年共792道骨科住院医师培训考试（OITE）题目（其中434道含临床图像、358道不含图像）进行问题成分消融，评估三个开源Ministral-3模型（3B、8B、14B）与五个专有模型（Claude Haiku-4.5、Sonnet-4.6、Opus-4.8、GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra），发现含图像题在完整信息下汇总准确率为59.13%（58.21-60.08），去掉图像后仍为59.13%（58.18-60.11），而去掉临床病例描述后降至49.05%（48.07-50.00）；不含图像题从完整临床背景的72.94%（72.10-73.85）降至去
该研究对2020至2024年共792道骨科住院医师培训考试（OITE）题目（其中434道含临床图像、358道不含图像）进行问题成分消融，评估三个开源Ministral-3模型（3B、8B、14B）与五个专有模型（Claude Haiku-4.5、Sonnet-4.6、Opus-4.8、GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra），发现含图像题在完整信息下汇总准确率为59.13%（58.21-60.08），去掉图像后仍为59.13%（58.18-60.11），而去掉临床病例描述后降至49.05%（48.07-50.00）；不含图像题从完整临床背景的72.94%（72.10-73.85）降至去
OpenAI University of Toronto St. Michael's Hospital Mansur M. Halai Nicholas J. Yee Maaz Syed Fatima Gafoor
大语言模型
medRxiv 2026年9月20日
MyoSTAT.AI：面向合成数据上时间分割与剪切波速度稳定化的可复现基准测试工具包
该研究构建了 MyoSTAT.AI，一个完全在合成数据上运行、确定性可复现的心脏超声分割与剪切波弹性成像（SWE）速度场稳定化基准框架，通过单变量消融比较四种 U-Net 系架构（2D、2.5D、3D、ConvLSTM）并评估六种稳定化方法，报告 ConvLSTM 分割精度最高（Dice 0.994、IoU 0.987，较 2D 基线 Dice 0.808 提升 18.6 个百分点）、UNet2.5D 在 3 帧时间窗下以更低延迟（433 ms 对 1193 ms）达到 Dice 0.983、TensorRT FP16 部署在 RTX 3060 与 Jetson Orin Nano 上分别达到 341 FPS 与 90.4 FPS，以及 smoothn 惩罚最小二乘稳定
该研究构建了 MyoSTAT.AI，一个完全在合成数据上运行、确定性可复现的心脏超声分割与剪切波弹性成像（SWE）速度场稳定化基准框架，通过单变量消融比较四种 U-Net 系架构（2D、2.5D、3D、ConvLSTM）并评估六种稳定化方法，报告 ConvLSTM 分割精度最高（Dice 0.994、IoU 0.987，较 2D 基线 Dice 0.808 提升 18.6 个百分点）、UNet2.5D 在 3 帧时间窗下以更低延迟（433 ms 对 1193 ms）达到 Dice 0.983、TensorRT FP16 部署在 RTX 3060 与 Jetson Orin Nano 上分别达到 341 FPS 与 90.4 FPS，以及 smoothn 惩罚最小二乘稳定
University of Toronto Yale University Aimen Malik Bangcheng Wang Austin Hua Mark Noge Nimish Ray Laith Alzoubi Abdullah Safi Kamil Chaudhry
医学图像分割剪切波弹性成像基准构建与评估长短期记忆网络 U-Net
Cancer 2026年9月15日
卵巢癌免疫治疗的演进角色：从经验性用药走向生物学驱动的联合与精准策略
这篇综述系统梳理了卵巢癌免疫治疗的临床证据与耐药机制，指出免疫检查点抑制剂单药在复发性卵巢癌中客观缓解率普遍低于15%，其明确获益目前最清晰地出现在PD-L1阳性铂耐药疾病与化疗的联合方案中（如ENGOT-ov65/KEYNOTE-B96中CPS≥1人群中位总生存18.2个月对14.0个月，HR 0.76），而在以PARP抑制剂和/或贝伐珠单抗为基础的一线或铂敏感复发维持治疗中贡献有限，并进一步综述了双免疫检查点阻断、抗体偶联药物、过继细胞治疗、疫苗、溶瘤病毒以及生物标志物与人工智能整合等新兴方向。
这篇综述系统梳理了卵巢癌免疫治疗的临床证据与耐药机制，指出免疫检查点抑制剂单药在复发性卵巢癌中客观缓解率普遍低于15%，其明确获益目前最清晰地出现在PD-L1阳性铂耐药疾病与化疗的联合方案中（如ENGOT-ov65/KEYNOTE-B96中CPS≥1人群中位总生存18.2个月对14.0个月，HR 0.76），而在以PARP抑制剂和/或贝伐珠单抗为基础的一线或铂敏感复发维持治疗中贡献有限，并进一步综述了双免疫检查点阻断、抗体偶联药物、过继细胞治疗、疫苗、溶瘤病毒以及生物标志物与人工智能整合等新兴方向。
University of Toronto Princess Margaret Cancer Centre University Health Network Amit M. Oza Ana Veneziani Laura Venegas-Godinez
免疫检查点抑制剂治疗 PARP抑制剂联合治疗肿瘤微环境调控卵巢癌免疫治疗过继性细胞治疗癌症疫苗