该论文介绍了一种结合临床数据集和多模态学习方法的NAFLD诊断系统。系统利用体格检查、实验室和成像研究、问卷调查和面部图像等数据集，选择了对NAFLD预测最有贡献的临床元数据，并通过多模态输入预测NAFLD。该系统在性能上优于仅使用元数据的方法，甚至可以仅使用面部图像实现竞争性结果。这为非侵入性NAFLD诊断提供了更强大和简化的方法。

本论文介绍了一种结合临床数据集和多模态学习方法的NAFLD诊断系统。通过分析数据集，选择了对NAFLD预测最有贡献的临床元数据。提出的DeepFLD模型使用多模态输入来预测NAFLD，性能优于仅使用元数据的方法。DeepFLD还可以仅使用面部图像实现竞争性的结果，为非侵入性NAFLD诊断铺平了道路。