本研究提出了一种多智能体住院路径框架，有效应对复杂临床决策挑战。实验结果显示，该框架提高了诊断准确率25.10%，并在临床合规性方面超越认证医生，推动住院路径系统的发展。

本文提出了MMXU数据集，旨在改善医学诊断中对历史记录和疾病进展分析的不足。研究表明，通过引入MedRecord增强生成方法，整合历史记录能显著提高诊断准确率，缩小大型视觉语言模型与人类专家之间的差距，强调历史背景在医学图像解读中的重要性。

本文探讨了利用深度学习和多模态神经影像技术对轻度认知障碍（MCI）及阿尔茨海默病的早期诊断。研究提出了MC-ViViT和MNA-net等模型，结合面部特征和脑部影像数据，显著提高了诊断准确率，展示了在认知衰退预测中的潜力。

本文提出了一种新颖的鲁棒学习方法，利用图卷积网络（GCN）从整张切片图像中提取特征，以提高前列腺癌的诊断准确率。实验结果表明，该模型在癌症诊断方面显著优于传统算法。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越的性能，包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等任务。

研究发现，卷积神经网络（CNN）在核脑成像分析中能够解决空间差异，诊断准确率达到94.1%。然而，强度归一化及其类型对训练模型的结果和准确性有显著影响，需要充分考虑。

该研究提出了一种基于ResNet的3D CNN框架，结合注意力机制，用于阿尔茨海默病的诊断。在ADNI数据库的792个受试者上进行了消融实验验证，实现了高达91.18%的诊断准确率，超过了一些最先进的方法。

本研究提出了一种基于ResNet的3D CNN框架，结合注意力机制用于阿尔茨海默病的诊断。在ADNI数据库的792个受试者上验证，实现了89.71%和91.18%的诊断准确率，超过了一些最先进的方法。