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摘要 - 在这项全面的文献调查中，探索了用于此目的的有关心脏病和机器学习算法的当前知识状态。我们的调查涵盖了广泛的学术资源，包括经过同行评审的文章和报告，以提供有关现有研究景观的全面概述。心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡率的主要原因，需要采用早期检测，风险评估和个性化治疗的高级工具和技术。在整个探索过程中，我们研究了心脏病学中ML的各个方面，包括开发预测模型，风险评估技术以及ML在医学成像和电子健康记录（EHR）分析中的应用。本研究的重点是在心电图分析（ECG）数据中应用机器学习算法以进行心脏病检测。机器学习（ML）已成为增强传统医学实践的有前途的途径，为导航心脏健康提供了创新的解决方案。本次审查还将鼓励研究人员，学者和好奇的想法获得未来研究和创新的指导。
通过机器学习导航心脏健康
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