COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。