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    研究人员开发了一种机器学习增强的非侵入性检测方法，用于检测MASLD患者的晚期纤维化。这种新方法利用浅深神经网络（s-DNN），在外部验证队列中显示出比传统FIB-4方法更高的诊断准确性。与TabPFN和GPT-4o等其他模型相比，s-DNN实现了更好的ROC-AUC分数，并保持了均衡的操作特性，且可训练参数显著减少。