摘要： 隨著醫(yī)遼診斷和治療干預(yù)技術(shù)的不斷進步，醫(yī)學(xué)時間序列數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長。人工智能(AI)，尤其是深度學(xué)習(xí)在挖掘醫(yī)學(xué)時間序列數(shù)據(jù)潛在信息方面展現(xiàn)出巨大潛力。為此，首次提出將Transformer與Kolmogorov arnold網(wǎng)絡(luò)(KAN)相結(jié)合的方法，用于核酸擴增實驗數(shù)據(jù)的預(yù)測分析。通過實驗數(shù)據(jù)分析，證實模型在準確預(yù)測擴增趨勢和終點值方面的有效性，終點值誤差僅為1.87,R-... （共10頁）