基于实验室检测数据通过机器学习构建青少年常见疾病的诊断模型

通过整合患者已有的临床多模态信息建模（包括但不限于生化血常规影像学药物使用等信息），实现多模态表征以及各种病原、耐药性和预后预测，不仅有助于加速对该疾病的全面理解，也有助于辅助临床医师优化病原检测项目制定，使其成本更低，流程更快，为患者诊疗提供指导。同时，我们结合领域前沿 chatgpt 高级数据处理，使用青少年临床数据集，旨在通过自动化手段对青少年患者的组织学特征进行精确评估。能够自主开发基于原始研究训练数据的最先进的机器学习模型，以预测临床结果，如疾病种类、疾病发展、并发症或特定生物标志物。