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心脏病（HD）仍然是全球发病率和死亡率的主要原因，对公共卫生系统造成了重大负担。随着社会继续经历人口统计和生活方式的改变，与HD相关的风险因素的流行，例如久坐的生活方式，饮食习惯差和压力的增加，已经大大增加了。在这种情况下，必须开发高清准确有效的预测模型，这对于及时干预并减轻这种普遍性心血管疾病的影响至关重要。机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为医疗领域的强大工具，提供了彻底改变疾病预测和管理的潜力。这些方法利用大量的数据集揭示了传统统计方法可能无法辨别的复杂模式和关系。在高清领域中，预测发生或进展的可能性是一项复杂的任务，需要采用多方面的方法来考虑各种患者因素。本研究提出了一个混合模型，该模型将ML和DL技术的强度融合在一起，以提高HD预测的准确性和可靠性。利用涵盖人口统计信息，生活方式因素和病史的全面数据集，该模型旨在辨别有助于个人整体风险概况的微妙相关性。由于心血管健康在全球范围内的重要性越来越重要，因此精确的HD预测的重要性不能被夸大。通过结合算法，例如决策树，随机森林和神经网络架构，例如卷积神经网络和长期短期记忆网络，该模型旨在提供对高清风险的细微理解，以确保可解释性和预测能力。这项研究努力为预测医学的不断发展的景观做出贡献，提供了一种复杂而综合的解决方案，以解决HD风险评估中固有的复杂性。通过ML和DL的融合，这项研究旨在为更多知情和个性化的医疗保健策略铺平道路，最终降低了HD对多样性人群的发病率和影响。
心脏病预测-IJRPR
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