基于多模态数据的 AI 模型在扩张性心肌病早期诊断中的应用研究

1.构建涵盖湖南省本地 DCM 患者的多模态数据集，包含心脏 MRI、超声、心电图和病历文本信息，确保数据的区域代表性和临床相关性。 2. 开发基于深度学习的多模态 AI 模型，用于识别 DCM 早期影像学特征、心电图异常及临床风险因素，提升早期诊断的敏感性和特异性。 3. 通过回顾性和前瞻性研究，验证 AI 模型在临床环境中的诊断效能，评估其对早期 DCM 患者的识别能力以及在基层医疗中的适用性，为临床决策提供支持。