基于多模态数据的CPP智能诊断软件研发

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摘要：中枢性性早熟（CPP） 是儿童常见的内分泌疾病，传统诊断依赖促性腺激素释放激素（GnRH） 激发试验，但该试验操作复杂、费用高，且在基层医院难以普及。该研究基于1 757例性早熟女童的门诊多模态数据，利用XGBoost算法构建了女童CPP诊断模型。该智能诊断模型在CPP诊断任务中特异度达85.39%、敏感度达77.94%、AUC达0.89，展示了机器学习在移动医疗中的应用潜力。（剩余6931字）

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