本项目提出了一种基于DenseNet和GRADCAM的多标签胸透疾病诊断模型，能够准确检测14种胸部病理，并实现模型可解释性。该模型在超过20万的数据集上训练，平均AUC分数达到0.940，优于其他医学专家，展示了深度学习在胸部疾病自动诊断中的潜力。