利用 54,306 张植物叶片图像数据，训练深度卷积神经网络以识别 14 种作物和 26 种疾病，并利用全球智能手机渗透率的提高和近期深度学习中的计算机视觉技术，实现智能手机辅助作物疾病诊断的可行性。

Apr, 2016

本研究分析通过卷积神经网络和支持向量机预测疾病，并使用 K-Means 和主成分分析研究了疾病的歧义性，结果表明机器学习可以在疾病早期阶段对疾病进行 98-100% 准确的诊断。异常症状是诊断疾病的良好代理，同时也提高了疾病预测任务的准确性。

Feb, 2023

本文提出了一种基于卷积神经网络的临床智能决策方法，可以自动从电子病历中提取高级语义信息，然后进行自动诊断，结果表明这种方法是可行和有效的。

Apr, 2018

利用传感器技术和机器学习，我们提出了一种基于批归一化的反向传播神经网络（BPNN）的非侵入性糖尿病诊断方法，通过数据重采样和标准化实现类别平衡，实验结果显示相对传统方法在整体准确度、敏感度和特异度上具有显著提高，特别是在 Pima 糖尿病数据集中达到了 89.81% 的准确度，在 CDC BRFSS2015 数据集中达到了 75.49% 的准确度，在 Mesra 糖尿病数据集中达到了 95.28% 的准确度，凸显了深度学习模型在稳健糖尿病诊断方面的潜力。

Mar, 2024

该论文提出利用卷积神经网络分析肺部超声扫描图像，以检测 COVID-19 病例，成为辅助诊断工具的一种尝试。

Apr, 2021

本研究探讨将深度学习模型应用于阿尔兹海默病的诊断，使用 3D 卷积神经网络进行训练和测试，并设计了一个算法集成，能够优于任何单独算法，在超过 1500 个完整的脑部体积中展现出良好的分类性能和突出的诊断能力，这些算法具有成为软件包的潜力，能够协助医生 / 放射科医生更好地诊断阿尔兹海默病。

Dec, 2022

本文介绍了一种实际上应用的病人分流系统的操作组件。通过对德文医生笔记的学习，使用了一种基于注意力机制的卷积神经网络模型，实现了对病人紧急性的评估和提供了最恰当的医疗建议以及时间。此外，一种检测警告症状的方法也被介绍。

Sep, 2018

本文针对采用电子病历的诊疗信息，提出卷积神经网络模型，从非结构化文本中丝毫不受噪声和复杂性影响地预测出患者的出院诊断，精确率和 F1 分数的性能均优于四个强基线模型，较常见疾病的预测成功率提高了至少 12.7% ，从而为医生诊断判断提供决策支持。

Dec, 2017

基于深度学习的残差卷积神经网络模型在多类别胸部感染诊断中展示了 93% 的准确率，但对纤维化等不同类别的性能差异表明了自动医学图像诊断的复杂性和挑战，同时为未来的研究提供了方向和改进建议。

Nov, 2023

使用超过 200 万标记心电图的数据训练的深度神经网络模型，比心脏病学住院医生在识别 12 导联心电图上准确率高，F1 分数超过 80％且特异性高于 99％，这表明基于 DNN 的 ECG 分析可推广到 12 导联心电图上，可应用于标准临床实践中。

Apr, 2019