本文探讨了多种机器学习方法在慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断中的应用，研究表明结合结构化信息和文本数据的模型在预测疾病风险方面优于传统方法。提出的DeepSpiro方法能准确预测高风险患者的COPD风险，AUC值达到0.8328。

本文介绍了一种基于解剖学感知的多类气道分割方法，适用于慢性阻塞性肺疾病等呼吸系统疾病的分析。该方法结合深度学习和自我监督学习，显著提升了气道分割的准确性和效率，尤其在支气管镜导航和肺部疾病诊断中表现突出。