论文中期检查表：研究进展与未来规划

在本次论文中期检查中，我主要汇报了研究的进展情况及下一步计划。本课题旨在探讨人工智能技术在医疗健康领域的应用，特别是在疾病预测与诊断中的潜力。截至目前，已完成文献综述部分，并对现有算法模型进行了全面梳理，包括深度学习、机器学习以及传统统计方法等。通过对比分析发现，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方法，在处理时间序列数据方面具有显著优势。

实验设计方面，已初步构建了一个包含患者基本信息、体检报告以及历史病历数据的小型数据库，并利用Python编程语言实现了数据预处理流程。此外，还选择了几个典型病例作为测试样本，采用多种算法进行训练与验证，结果表明模型能够有效识别某些常见疾病的早期特征。然而，由于数据量有限且分布不均衡，模型泛化能力仍需进一步优化。

接下来的工作重点将集中在以下几个方面：一是扩充数据集规模，争取获取更多高质量的真实世界数据；二是改进特征提取方法，探索更高效的特征组合方式；三是加强模型解释性研究，提高临床医生对系统输出的信任度。同时，还将尝试引入迁移学习策略，以减少新任务下所需标注样本的数量。

总之，尽管目前取得了一定成果，但距离最终目标还有很长一段路要走。希望在未来几个月内能够克服各种挑战，顺利完成既定的研究任务。