Để Khắc phục những hạn chế của Danh sách kiểm tra 7 điểm (7PCL) hiện có, bài báo này đề xuất một khuôn khổ chẩn đoán mới tích hợp Đồ thị tô pô dựa trên kiến thức lâm sàng (CKTG) và Chiến lược chẩn đoán Gradient (GD-DDW) với hệ thống trọng số dựa trên dữ liệu. CKTG nắm bắt các mối quan hệ bên trong và bên ngoài giữa các thuộc tính 7PCL, trong khi GD-DDW ưu tiên quan sát trực quan, mô phỏng quy trình chẩn đoán của bác sĩ da liễu. Hơn nữa, chúng tôi giới thiệu một phương pháp trích xuất đặc điểm đa phương thức sử dụng cơ chế chú ý kép để nâng cao việc trích xuất đặc điểm thông qua tương tác đa phương thức và hợp tác đơn phương thức, đồng thời tích hợp siêu thông tin để khám phá các tương tác giữa dữ liệu lâm sàng và các đặc điểm hình ảnh. Kết quả đánh giá sử dụng bộ dữ liệu EDRA đã chứng minh hiệu suất tuyệt vời trong việc phát hiện u hắc tố và dự đoán đặc điểm, đạt AUC trung bình là 88,6%. Hệ thống tích hợp này cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng một điểm chuẩn dựa trên dữ liệu, cải thiện đáng kể độ chính xác của chẩn đoán u hắc tố.
