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MMXU数据集，旨在解决医学诊断中对历史记录和疾病进展分析的不足。通过MedRecord增强生成方法，研究表明整合历史记录显著提高了诊断准确率，缩小了大型视觉语言模型与人类专家之间的差距，强调了历史背景在医学图像解读中的重要性。

本研究通过新数据集和优化的Resnet-50模型，提出了一种新分类方法，诊断准确率达到91%，为皮肤疾病的早期诊断提供支持，改善患者生活质量。

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。