使用 LSTM 从胸部 X 光片中预测 14 种病理模式，提出并讨论了与临床实践相关的替代评估指标，其结果在 NIH 提供的最大公开胸部 X 光数据集上获得了最新的技术成果。

Oct, 2017

通过研究稳健学习算法并将其应用于传染病风险的预警，本项目提出了一种动态截断损失模型，将传统的互信息隐式权重特征与平均变异特征相结合，通过降低受噪声影响的训练结果引入训练损失的下界和基于采样率的方法，验证了该方法在不同噪声类型下的有效性，并实现了包含标签噪声数据的稳健学习。

Jun, 2024

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

在动态医院环境中，决策支持是提高患者结果的有价值工具，本研究设计了一个概率无监督模型用于医院电子病历数据中包含的多个任意长度的序列，包括诊断、实验室检查、神经评估和药物，通过推断算法可以预测序列的长度和特定值的出现。

Mar, 2024

通过利用正无标签样本的学习、生成模型以及未标记的医学图像，本研究提出了一种新的半监督疾病分类方法，以提高医学图像分析领域中的半监督疾病分类效果。

May, 2024

本篇论文通过结合监督和无监督机器学习方法，识别出不同的亚型，能够准确预测帕金森患者的疾病进展和症状，并探究了病人异质性和个性化干预的潜力。

Jun, 2023

本篇论文研究了利用因果关系来改进医疗领域中的疾病诊断预测模型，通过因果关系的推断提高医生的决策能力和模型的预测准确性。

Nov, 2017

利用三阶段数据驱动方法，通过 COVID-19 症状和其内在人口变量的因果关系、相似性聚类和人口症状识别模型，揭示了病毒症状之间的关系，并为减轻病毒严重程度提供了见解。

Jun, 2024

该研究旨在通过使用双分图表示患者和医生之间的关系，将患者和医生之间的相似性作为时间敏感预测模型的潜在表示方法，并对慢性淋巴细胞白血病患者进行治疗首次疗程的预测实验，结果表明与多个基线相比，和关系相似度能够提高预测准确率达到 5%。

Jul, 2019

针对现实场景中实际应用领域不断增多的无泛化的外部分布，我们的新方法利用多个可视化的、不同的、合成异常学习任务进行训练和验证，从而增强了样本的鲁棒性和泛化性，实现了对基于脑部 MRI 和胸部 X 射线的最新方法的超越。

Jul, 2023