本研究利用深度学习和拉曼光谱技术，实现了对细菌病原体的快速识别和抗生素敏感性测试。提出的RamanNet神经网络在公共数据集上表现优异，显示出在临床环境中的应用潜力。此外，研究开发了新型模型以提高病原体检测的准确性，降低误报率，并提出了DiffRaman模型以增强有限数据条件下的识别准确性。