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. 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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3. 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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4. 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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5. 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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6. 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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7. 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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8. 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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9. 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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