这是一项使用机器学习技术来改善医疗诊断准确性和速度的研究。研究的焦点在于，如何通过结合数据驱动的模型和专家知识，来更有效地识别疾病。此前的研究主要是通过训练数据，让机器学习模型自动发现潜在的模式和规律。然而，本研究提出了一种新的方法，即融合专家知识和数据驱动模型的优势来提高诊断的准确性和提升诊断过程的速度。具体的融合方法包括专家知识的引导以及模型参数的调整。此外，研究也探讨了不同模型结构对诊断性能的影响。最终的研究成果展示了如何通过这种方法优化诊断流程，为实际的医疗诊断提供了新的工具和方法，以及在这一过程中如何保护患者的隐私。
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这是一项探讨机器学习技术如何通过结合数据驱动模型与专家知识，提升医疗诊断的准确性与速度的研究。此前研究主要依赖数据训练，自动发现模式和规律。而本研究提出新方法，即融合两者优势，具体包括专家知识引导模型参数调整，以及探讨不同模型结构对诊断性能的影响。最终成果展现优化诊断流程的效果，为实际医疗诊断提供新工具和方法，并关注患者隐私保护。
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