1. 多参数脑梗愈后模型的建立
整合临床指标、影像学特征和实验室数据，构建脑梗患者预后预测模型，为个性化治疗方案提供依据。
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2. 基于连续血糖监测的2型糖尿病代谢亚型预测
利用OGTT与连续血糖监测数据识别肌肉胰岛素抵抗、β细胞功能不足、肠促胰素效应受损和肝脏胰岛素抵抗。
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3. 基于图神经网络的心肌梗死并发症与死亡风险预测
融合入院临床特征、72小时动态变化与患者相似关系，同时预测11种并发症和院内死亡风险。
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4. 脑梗疾病风险因素指标的筛选及不同机器学习模型的比对
通过特征选择方法识别关键风险因素，并比较不同机器学习算法在脑梗预测中的性能表现。
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5. 老年查体动态参考区间的建立
基于大样本老年体检数据，建立年龄分层的动态参考区间，提高老年健康评估的准确性。
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6. 实验室间偏差系数的确定
通过室间比对数据分析，量化不同实验室间的检测偏差，为结果互认提供科学依据。
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7. 根据区域室间比对数据制定不同等级医疗单位的质控管理体系
基于比对数据差异分析，建立分级质控标准，实现医疗质量同质化管理。
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8. 通用大模型在专病预测中的作用
探索通用大语言模型在特定疾病预测中的应用潜力，比较与传统模型的优劣。
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9. PBRTQC质控法参数模型的建立
开发基于患者数据的实时质控方法(PBRTQC)，优化实验室质量控制策略。
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10. 用指南和语义模型结合来提取非结构化描述中的影响因素
整合临床指南知识和自然语言处理技术，从非结构化文本中提取关键临床因素。
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11. 不同的数据标准化方法对不同预测类型算法的适用性
系统评估各种数据预处理方法对不同机器学习算法性能的影响，提供最佳实践建议。
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12. 基于保形预测与成本感知转介的脓毒症早期安全分诊
利用ICU时序数据预测未来6小时脓毒症风险，以概率校准、保形预测和人工复核通道管理不确定性及分布变化。
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13. 贝叶斯参数生存模型与顺序更新
面向右删失生存结局，输出个体生存曲线与预测不确定性，并以历史后验作为先验完成新增数据下的模型更新。
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14. 基于可解释人工智能的 MASLD 高级纤维化风险分层
利用七项常规临床指标构建 FibroX 风险模型，结合阈值分层、SHAP 解释与长期预后分析识别高级纤维化风险。
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15. 基于生存对比学习的 HIV 个体化初始治疗规则
利用 ACTG175 试验的治疗前特征与 1000 天生存伪值，构建二臂及三臂的可审阅个体化治疗分配规则。
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16. 脑梗生化指标研究性分类模型
基于脑梗组与正常组病例数据，围绕 ALB、HDL-C、TP 和 DBILC 四项生化指标，完成逻辑回归筛选、统计学验证及 SVM、逻辑回归和决策树的研究性分类模型比较。
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17. MM患者auto-HSCT后的免疫重建与造血恢复
基于scRNA-seq揭示MM患者骨髓微环境在治疗后的单细胞图谱及细胞重构特征。
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