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抽象心力衰竭是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含918个样品，具有11个特征，例如年龄，性别，胸痛类型，静息血压，胆固醇，空腹血糖，静静心心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集上训练了具有四层（1输入和1个输出）的神经网络模型，并获得了90％的精度，平均误差为0.009。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
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