本研究提出多种机器学习模型，以提高急性髓性白血病和急性淋巴细胞白血病的诊断准确性。通过流式细胞术和自监督学习，展示了DinoBloom模型在细胞分类和特征提取中的优势，研究结果表明这些模型能有效支持临床决策并推动新研究方向。