基于深度学习的胸部X光片肺结核（TB）检测模型，对活动性肺结核病灶检测灵敏度达92%，特异性为85%，可准确识别直径≥5mm的结核结节、空洞等典型病灶，对厚壁空洞（壁厚≥3mm）检测灵敏度为90%，对薄壁空洞（壁厚＜3mm）检测灵敏度为88%。 🆔 ID: 291670 ✅ 可用
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人工智能辅助的乳腺钼靶摄影（Mammography）乳腺癌筛查系统，对浸润性导管癌（IDC）检测灵敏度达92%，对直径≤10mm的早期乳腺癌病灶检出率为89%，能精准定位肿块位置，定位误差≤2mm，对伴有微钙化（钙化灶直径≤0.1mm，密度≥10个/cm2）的乳腺癌检测灵敏度为93%。 🆔 ID: 291671 ✅ 可用
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基于机器学习的粪便免疫化学检测（FIT）结直肠癌（CRC）筛查方法，对进展期腺瘤（AA，直径≥10mm、绒毛状成分≥25%或高级别上皮内瘤变）检测灵敏度达92%，对结直肠癌Ⅰ期（肿瘤局限于黏膜层或黏膜下层）检测灵敏度为90%，检测限为每克粪便中血红蛋白≥0.5μg。 🆔 ID: 291672 ✅ 可用
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运用卷积神经网络（CNN）的肝脏超声（US）图像肝细胞癌（HCC）检测系统，对直径≥2cm的典型HCC病灶检测灵敏度达92%，对伴有门静脉癌栓（PVTT，癌栓累及门静脉一级分支）的HCC检测灵敏度为89%，能准确识别HCC的典型超声特征，如低回声结节（回声强度低于周围正常肝组织）、边界不清等，识别准确率为88%。 🆔 ID: 291673 ✅ 可用
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基于自然语言处理（NLP）和机器学习的电子病历（EMR）系统心力衰竭（HF）诊断模型，对射血分数降低的心力衰竭（HFrEF，LVEF≤40%）诊断灵敏度达92%，能准确提取患者症状（如呼吸困难、乏力）、体征（如颈静脉怒张、下肢水肿）、实验室检查（如BNP≥100pg/mL、NT - proBNP≥300pg/mL）等关键信息，信息提取准确率为90%。 🆔 ID: 291674 ✅ 可用
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利用支持向量机（SVM）的眼底照相糖尿病视网膜病变（DR）检测算法，对增殖期糖尿病视网膜病变（PDR，出现新生血管、玻璃体积血等）检测灵敏度达92%，能识别眼底图像中的微动脉瘤（直径≤125μm的红色小点）、出血斑（出血面积≥0.1mm2）、棉絮斑（边界不清的白色软性渗出）等典型病变，识别准确率为87%。 🆔 ID: 291675 ✅ 可用
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基于深度学习的脑部MRI多发性硬化症（MS）检测模型，对复发缓解型多发性硬化症（RRMS，有明确的复发和缓解过程）检测灵敏度达92%，能准确检测脑部T2加权像（T2WI）上的高信号病灶（信号强度高于周围正常脑组织），病灶检测最小直径为3mm，对位于脑室周围白质（距脑室边缘≤3mm）的病灶检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291676 ✅ 可用
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运用随机森林算法的尿液分析慢性肾病（CKD）检测系统，对估算肾小球滤过率（eGFR）＜60mL/(min·1.73m2)的CKD 3期检测灵敏度达92%，能检测尿液中的微量白蛋白（尿白蛋白/肌酐比值≥30mg/g）、尿红细胞（尿红细胞计数≥5个/HPF）等指标，检测误差率≤5%。 🆔 ID: 291677 ✅ 可用
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基于深度学习的皮肤镜图像黑色素瘤（Melanoma）检测模型，对厚度≤1mm的浅表扩散型黑色素瘤（SSM）检测灵敏度达92%，能识别皮肤镜下的不对称性（病变左右或上下不对称）、边界不规则（边界呈锯齿状或不清晰）、颜色不均匀（有多种颜色如黑色、棕色、红色等）等特征，特征识别准确率为89%。 🆔 ID: 291678 ✅ 可用
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利用逻辑回归模型的心电图（ECG）急性心肌梗死（AMI）检测系统，对ST段抬高型心肌梗死（STEMI，ST段弓背向上抬高≥0.1mV）检测灵敏度达92%，能准确测量ST段抬高幅度、Q波时限（≥0.04s）等指标，测量误差≤0.01mV和0.005s，对发病时间在6小时内的AMI检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291679 ✅ 可用
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基于深度学习的骨密度（BMD）检测双能X线吸收法（DXA）骨质疏松症（OP）诊断模型，对腰椎（L1 - L4）或髋部（股骨颈、全髋）骨密度T值≤ - 2.5的骨质疏松症诊断灵敏度达92%，能准确测量骨密度值，测量误差率≤1%，对伴有椎体压缩骨折（椎体高度丢失≥20%）的骨质疏松症检测灵敏度为93%。 🆔 ID: 291680 ✅ 可用
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运用人工神经网络（ANN）的痰液涂片肺结核分枝杆菌（MTB）检测方法，对涂阳肺结核（痰涂片抗酸染色阳性）检测灵敏度达92%，能识别痰液涂片中的抗酸杆菌（菌体呈红色、细长、稍弯曲），检测准确率为88%，对每毫升痰液中含菌量≥10?的涂阳肺结核检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291681 ✅ 可用
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基于深度学习的宫颈细胞学检查（TCT）宫颈癌前病变（CIN）检测系统，对高级别鳞状上皮内病变（HSIL，CIN2和CIN3）检测灵敏度达92%，能准确识别宫颈细胞学图像中的细胞核增大（核直径≥正常细胞的2.5倍）、核仁明显（核仁直径≥1μm）、细胞异型性（细胞大小和形态不一致）等特征，特征识别准确率为87%。 🆔 ID: 291682 ✅ 可用
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利用支持向量回归（SVR）的血清肿瘤标志物前列腺癌（PCa）检测模型，对前列腺特异性抗原（PSA）水平≥4ng/mL的前列腺癌检测灵敏度达92%，能结合游离PSA（fPSA）与总PSA（tPSA）比值（f/t PSA≤0.15）提高检测准确性，比值判断准确率为89%，对局限性前列腺癌（肿瘤局限于前列腺包膜内）检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291683 ✅ 可用
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基于深度学习的腹部CT胰腺癌（Pancreatic Cancer）检测算法，对直径≥2cm的胰腺导管腺癌（PDAC）检测灵敏度达92%，能识别胰腺CT图像中的低密度肿块（密度低于周围正常胰腺组织）、胰管扩张（胰管直径≥3mm）等特征，特征识别准确率为88%，对位于胰头部位的PDAC检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291684 ✅ 可用
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运用决策树算法的阴道镜检查宫颈癌（Cx）检测系统，对宫颈浸润癌（肿瘤侵犯宫颈间质）检测灵敏度达92%，能准确观察宫颈表面的醋白上皮（醋酸试验后出现白色上皮）、碘试验阴性（不着色区域）等表现，观察准确率为89%，对宫颈病变累及腺体（癌细胞侵犯宫颈腺体）检测灵敏度为88%。 🆔 ID: 291685 ✅ 可用
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基于深度学习的新生儿视网膜病变（ROP）眼底图像检测模型，对阈值期ROP（病变累及Ⅲ区且伴有附加病变或病变累及Ⅱ区且伴有严重附加病变）检测灵敏度达92%，能识别眼底图像中的嵴（视网膜血管分支处的隆起）、新生血管（异常的血管生长）等特征，特征识别准确率为87%，对出生体重≤1500g的低体重儿ROP检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291686 ✅ 可用
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利用卷积神经网络（CNN）的胃镜检查胃癌（GC）检测系统，对早期胃癌（EGC，肿瘤局限于黏膜层或黏膜下层）检测灵敏度达92%，能准确识别胃镜下的隆起型（息肉样或结节状）、平坦型（黏膜色泽改变、轻微隆起或凹陷）、凹陷型（溃疡或糜烂）等典型病变形态，形态识别准确率为88%，对直径≤5mm的早期胃癌检测灵敏度为89%。 🆔 ID: 291687 ✅ 可用
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基于深度学习的肺功能检查（PFT）慢性阻塞性肺疾病（COPD）诊断模型，对第一秒用力呼气容积占用力肺活量百分比（FEV?/FVC）＜70%的COPD诊断灵敏度达92%，能准确测量FEV?（第一秒用力呼气容积）和FVC（用力肺活量），测量误差率≤3%，对GOLD 2级（中度COPD，FEV?占预计值百分比50% - 79%）检测灵敏度为90%。 🆔 ID: 291688 ✅ 可用
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运用逻辑回归与决策树结合的超声心动图（UCG）心力衰竭（HF）检测系统，对左心室射血分数（LVEF）≤40%的射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）检测灵敏度达92%，能准确测量LVEF、左心室舒张末期内径（LVEDD）等指标，测量误差≤2%和1mm，对伴有二尖瓣反流（MR，反流束面积≥4cm2）的HFrEF检测灵敏度为91%。 🆔 ID: 291689 ✅ 可用
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