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在世界许多地方，心脏病是死亡率诊断的主要原因，这对于有效的医疗护理和预防心脏病发作和其他心脏事件至关重要。深度学习算法在基于医学数据（包括心电图（ECG）和其他健康指标）准确预测心脏病方面表现出了希望。借助此摘要，我们提倡根据CNNS进行深度学习有效心脏病预测的深度学习算法。提出的方法结合了心电图信号，人口统计数据和临床测量结果，确定了患者心血管疾病的危险因素。提出的基于CNN的模型包括多个层，例如卷积的模型，合并的模型和完全连接的模型。该模型以ECG信号的形式以及人口统计数据和临床测量结果采用输入，并使用卷积层从原始数据中获取功能。为了减少这种效果，合并层是提取特征的维度，而已经完全链接到与提取特征估算心血管疾病的风险的层。培训和评估建议的模型，我们咨询了大量的心电图信号，以及患有或没有心脏病的患者临床数据。训练和测试集是从数据集测试阵列中创建的，该原型是使用反向传播和随机梯度下降训练的。使用标准定量指标（例如F1得分，召回率和准确率）评估该模型。实验的结果证明了建议的基于CNN的模型在预测心脏病方面具有很高的精度，总体准确性超过90％。该模型还优于心脏病预测的经典技术的几种替代方法，包括更传统的AI算法形式的不同形式的深度学习模型。总而言之，基于CNNS的拟议深度学习算法显示出有效心脏病预测的巨大潜力。该模型可以整合到医疗保健系统中，以为心脏病患者提供准确，及时的诊断和治疗。可以进行进一步的研究，以优化模型的性能并测试其对不同患者人群的有效性。
基于深度学习的有效心脏病预测的医疗保健方法
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