本文探讨了基于变压器的自动诊断模型Diaformer，利用症状注意机制和无序训练机制提高诊断准确性。实验结果表明，该模型在疾病诊断中优于基线模型。此外，介绍了DxFormer框架及其在大规模数据集中的应用，展示了大型语言模型在临床推理中的潜力，能够提升医生在复杂病例中的诊断准确性。