本研究提出了一种新的对比语言提示（CLAP）方法，旨在解决医学异常检测中的误报问题。CLAP通过利用正负文本提示，提高检测精度，显著减少正常区域的注意力，从而提升异常检测性能，具有广泛的应用潜力。

该研究提出了一种新的医学异常检测模型beta-VAEGAN，结合了自动编码器和生成对抗网络，通过训练核支持向量机和考虑非线性关系，改进了异常检测性能，并提出了一种新的异常得分组成元素。在MITBIH心脏节律失常数据库上，该模型将异常检测的F1得分从0.85提高到了0.92，优于现有最先进方法。

该研究提出了一种无监督的医学异常检测生成性对抗网络（MADGAN）方法，可检测轻度认知障碍下的阿尔茨海默病和脑转移等疾病。该方法具有较高的准确性。