正文
本项目是萨莱诺大学阿韦利诺校区大数据课程的学术项目，开发了一套基于多模态模型的多发性硬化症EDSS评分自动分类系统，集成数据加密保护患者隐私。
章节 01
本项目是萨莱诺大学阿韦利诺校区大数据课程的学术项目，由DomFalco开发维护，开源于GitHub。核心内容为结合多模态机器学习模型与数据加密技术，实现多发性硬化症（MS）患者EDSS评分的自动分类，兼顾模型准确性与患者隐私保护。
关键词：医疗AI, 多发性硬化症, EDSS评分, 多模态模型, 数据加密 原始链接：https://github.com/DomFalco/Classificazione-dell-EDSS-nella-sclerosi-multipla-con-modello-multimodale-e-cifratura-dei-dati
章节 02
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统慢性自身免疫病，为青壮年残疾主要原因之一。准确评估残疾程度对治疗、预后及研究至关重要。
扩展残疾状态量表（EDSS）是MS残疾评估标准工具，评分0（正常）至10（死亡），覆盖视觉、脑干等8个功能系统。
依赖神经科医生临床检查，存在主观性强、耗时久、需专业培训等问题，自动化分类系统具有临床价值。
章节 03
整合四类患者数据：
章节 04
自动从HIS/PACS等系统采集数据，完成清洗、标准化、缺失值处理。
输入多模态数据后，加密环境下完成特征提取、融合与分类，输出EDSS评分及置信度。
整合临床指南，提供个性化治疗建议与随访计划推荐。
章节 05
支持灵活输入，适配部分模态缺失场景。
采用注意力可视化、SHAP值分析提升决策透明度。
章节 06
为学生提供医疗AI全流程实践（数据工程、机器学习、隐私保护）。
经临床验证与监管审批后，有望成为临床辅助工具。
多模态融合与隐私保护方案可推广至其他慢性疾病智能评估系统。
章节 07
本项目通过多模态机器学习实现MS患者EDSS评分自动分类，结合先进加密技术保护隐私，体现医疗AI“技术性能+数据安全+伦理合规”的发展趋势。随着医疗数字化转型，此类智能辅助系统将提升医疗服务质量与效率。
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