评估智能预测模型在急性心肌梗死（AMI）患者中的30天死亡率预测效能，AUC达0.92（95%CI: 0.89-0.94），敏感度89%，特异度82% 🆔 ID: 314197 ✅ 可用
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计算基于深度学习的脓毒症早期预警模型在ICU患者中的预测提前时间（平均提前6.3小时识别高危患者，灵敏度91%，特异性85%） 🆔 ID: 314198 ✅ 可用
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量化机器学习模型（随机森林算法）对慢性肾病（CKD）患者5年内进展至终末期肾病（ESRD）的风险预测准确率（C-index=0.88，校准斜率0.91） 🆔 ID: 314199 ✅ 可用
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分析集成学习模型（XGBoost）在乳腺癌新辅助化疗反应预测中的AUC值（0.89，最佳分类阈值为0.42，对应预测准确率86%） 🆔 ID: 314200 ✅ 可用
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测定人工智能模型（深度神经网络DNN）对阿尔茨海默病（AD）患者3年内认知功能衰退超过2个标准差的预测灵敏度（88%，特异性83%） 🆔 ID: 314201 ✅ 可用
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比较智能预测模型（逻辑回归vs XGBoost）在预测冠状动脉疾病（CAD）患者经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后支架内再狭窄率的性能差异（XGBoost AUC=0.87 vs 逻辑回归AUC=0.72） 🆔 ID: 314202 ✅ 可用
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评估基于Transformer架构的电子健康记录（EHR）模型对重症监护病房（ICU）患者28天死亡风险的预测效能（AUC=0.91，阳性预测值PPV=0.78） 🆔 ID: 314203 ✅ 可用
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量化自然语言处理（NLP）模型对病理报告自动解读在乳腺癌HER2状态判断中的准确率（94%，与病理专家一致性Kappa=0.89） 🆔 ID: 314204 ✅ 可用
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计算智能预测模型（贝叶斯网络）对妊娠期糖尿病（GDM）高风险孕妇的筛查准确率（AUC=0.86，灵敏度85%，特异性87%） 🆔 ID: 314205 ✅ 可用
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分析卷积神经网络（CNN）模型在胸部X光片上识别社区获得性肺炎（CAP）的敏感度（93%）和特异性（89%），AUC=0.95 🆔 ID: 314206 ✅ 可用
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评估多模态融合模型（结合临床数据+影像组学特征）对胶质母细胞瘤（GBM）患者总生存期（OS）的预测精度（C-index=0.84，预测误差RMSE=0.42年） 🆔 ID: 314207 ✅ 可用
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测定基于图神经网络（GNN）的社交网络数据分析模型对抑郁症自杀风险的预测准确率（AUC=0.88，阳性预测值PPV=0.76） 🆔 ID: 314208 ✅ 可用
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比较智能预测模型（深度学习vs 传统统计模型）在预测COVID-19患者机械通气需求的性能（深度学习AUC=0.93 vs 逻辑回归AUC=0.79） 🆔 ID: 314209 ✅ 可用
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量化人工智能模型（循环神经网络RNN）对癫痫患者发作时间的预测提前量（平均提前42分钟，灵敏度82%，特异性88%） 🆔 ID: 314210 ✅ 可用
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评估基于注意力机制（Attention）的临床文本分析模型对心力衰竭（HF）患者再入院风险的预测效能（AUC=0.89，灵敏度85%，特异性84%） 🆔 ID: 314211 ✅ 可用
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计算智能预测模型（集成学习）对糖尿病患者下肢截肢风险的预测准确率（C-index=0.87，预测3年内截肢风险≥15%的患者准确率91%） 🆔 ID: 314212 ✅ 可用
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分析深度学习模型（3D CNN）在脑部MRI上预测帕金森病（PD）进展的准确率（AUC=0.86，预测5年内进展至残疾阶段的灵敏度84%） 🆔 ID: 314213 ✅ 可用
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测定智能预测模型（迁移学习）对罕见病（如肌萎缩侧索硬化症ALS）患者生存期的预测精度（RMSE=0.38年，R2=0.82） 🆔 ID: 314214 ✅ 可用
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评估基于联邦学习框架的多中心智能预测模型对结直肠癌（CRC）患者化疗反应的预测一致性（跨中心AUC差异<0.03，平均AUC=0.85） 🆔 ID: 314215 ✅ 可用
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量化机器学习模型（支持向量机SVM）对急性缺血性脑卒中（AIS）患者静脉溶栓治疗出血转化风险的预测准确率（AUC=0.89，灵敏度87%） 🆔 ID: 314216 ✅ 可用
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分析智能预测模型（深度强化学习）对ICU患者镇静药物最佳剂量的预测精度（预测剂量与临床最佳剂量差异<10%的比例达89%） 🆔 ID: 314217 ✅ 可用
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计算基于多任务学习（MTL）的电子病历模型对多种心血管疾病（高血压、糖尿病、冠心病）的综合风险预测效能（平均AUC=0.88） 🆔 ID: 314218 ✅ 可用
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评估人工智能模型（图卷积网络GCN）对药物不良反应（ADR）预测的准确率（AUC=0.87，前10%高风险患者的ADR发生率是普通人群的4.2倍） 🆔 ID: 314219 ✅ 可用
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比较智能预测模型（深度学习vs 专家规则系统）在预测院内感染（HAI）风险方面的性能（深度学习AUC=0.91 vs 专家系统AUC=0.76） 🆔 ID: 314220 ✅ 可用
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量化基于时间序列分析的智能预测模型对慢性阻塞性肺疾病（COPD）急性加重风险的预测提前期（平均提前7.2天，灵敏度85%） 🆔 ID: 314221 ✅ 可用
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分析智能预测模型（自编码器AE）对精神分裂症患者治疗抵抗性的预测准确率（AUC=0.84，预测治疗8周后无改善患者的准确率88%） 🆔 ID: 314222 ✅ 可用
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测定基于集成学习的医疗影像分析模型对肺癌早期筛查的准确率（低剂量CT上识别≤1cm结节并预测恶性风险的AUC=0.93） 🆔 ID: 314223 ✅ 可用
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评估智能预测模型（贝叶斯深度学习）对孕妇早产风险的预测精度（预测32周前早产的AUC=0.89，灵敏度86%，特异性85%） 🆔 ID: 314224 ✅ 可用
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计算机器学习模型（随机森林）对艾滋病（HIV）患者抗病毒治疗失败风险的预测准确率（AUC=0.87，预测1年内治疗失败患者的准确率89%） 🆔 ID: 314225 ✅ 可用
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分析基于深度神经网络（DNN）的智能预测模型对类风湿性关节炎（RA）患者关节损伤进展的预测效能（预测2年内关节侵蚀的AUC=0.85） 🆔 ID: 314226 ✅ 可用
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