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sabyasachi saha摘要：本论文介绍了AI驱动的患者分析和诊断支持系统的发展，旨在通过整合全面的历史数据来增强预测性的医疗保健结果。解决的主要研究问题是有效地合并异质数据集的挑战，包括电子健康记录，临床注释和人口统计信息，以准确确定指导临床决策制定的患者风险因素。关键发现表明，在接受高质量，多样化的历史数据培训时，实施的系统可显着提高风险评估和诊断的准确性，这表明与传统方法相比，预测精度显着提高。结果强调了利用先进的AI技术来处理和分析广泛的患者历史的重要性，最终促进了早期的干预措施和量身定制的治疗计划。这项研究对医疗保健产生了重大影响，通过强调AI通过数据驱动的见解来改变临床实践并促进患者结果的改善的潜力。此外，调查结果倡导在医疗保健系统中进行稳健的数据治理和质量管理的必要性，强调了系统使用历史数据不仅可以增强个人患者护理，还可以增强整体卫生系统效率和有效性。该研究有助于对医疗保健数字化转型的持续论述，强调AI在支持医疗保健专业人员中的作用，并在日益复杂的医疗景观中培养基于证据的患者管理方法。
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