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摘要现代医师面临着大量的临床和科学数据，远远超过了人类思想的能力。在过去的十年之前，数据可用性的进展尚未伴随分析方法。机器学习的出现（ML）算法可能会改善对复杂数据的解释，并应有助于将近乎无数的数据转化为临床决策。mL已成为我们日常实践的一部分，甚至可能进一步改变现代药物。必须承认ML在心血管疾病预测预测中的作用。本评论旨在为现代医师和研究人员准备ML带来的挑战，并解释基本概念，但同时也可能会在使用这些方法时出现的注意。此外，提出了当前已建立的经典和新兴的经典和新兴疾病概念的ML疾病预测概念。
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