人工智能驱动的代谢检测技术正推动医疗诊断模式从传统实验室分析向智能化临床决策的范式转变，本研究通过构建多模态代谢数据融合模型，整合了临床生化、影像代谢参数及电子健康记录，开发了具备自适应性特征提取能力的深度学习架构，实验表明，该系统对糖尿病、非酒精性脂肪肝等代谢性疾病的诊断准确率较传统方法提升23.