基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，实现了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越性能，包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。该模型在多个数据集上展示了卓越的性能，实现了包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等一系列任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越性能，实现了包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等一系列任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，实现了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越的性能，包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越性能，实现了包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等一系列任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

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