数据是数字时代的重要资源，医疗保健部门会产生大量有关患者护理的数据。有效的疾病诊断和治疗在很大程度上取决于这些数据。传统的疾病预测系统通常集中在个体疾病上，从而限制了其在多种疾病可能共存的情况下的实际应用。例如，糖尿病，心脏病和帕金森氏症经常具有重叠的症状和相关性，但现有系统很少解决这些复杂性。为了弥合这一差距，提出了一种新型系统，该系统采用机器学习算法和简化框架来同时预测多种疾病。这种方法为全面，准确的疾病诊断提供了一个统一的平台，使用户能够分析症状并获得精确的预测而无需导航多个平台。