本研究开发了一款基于机器学习的网络应用，帮助患者识别疾病并提供药物、预防措施及健康建议，从而提升健康管理能力。

本研究提出PND-Net，一种基于图卷积网络的深度学习方法，用于早期识别植物营养缺乏和疾病，分类准确率最高可达96.18%。

本文介绍了自监督预训练技术在医学图像分析中的应用，包括Selfie、MaPeT和MiM等方法。这些技术通过掩蔽语言建模和局部遮罩，提升了图像分类、目标检测和疾病识别的性能，尤其在数据不足的情况下表现优越，能加速训练并提高准确性，推动计算机视觉的发展。

通过使用零射击的基于大型语言模型的方法，结合检索增强生成和 MapReduce 技术，我们在肺动脉高压领域展示了一种有效识别疾病的方法，该方法在诊断中明显优于医生逻辑规则（F1 分数为 0.62 比 0.75），从而有望增强罕见疾病群体的识别和推动临床研究以及关注空缺的发现。