机器学习在心力衰竭疾病预测中应用的研究进展
宋允轩1
马修远2
王少辰1
郝恩魁1
1.250014 济南,山东第一医科大学第一附属医院(山东省千佛山医院)心血管病学,山东省医药卫生心律失常重点实验室2.250014 济南,山东大学齐鲁医学院
摘要：心力衰竭(心衰,HF)是各种心血管疾病的终末期结局,具有高发病率、高死亡率和高医疗负担等特点.研究统计显示,截至2017年全球约有6434万例心衰患者,其患病率和疾病负担不断增加[1].心力衰竭目前需要新的诊疗策略,如何早期识别心衰高风险个体,快速准确诊断,评估预后精准干预以延缓疾病进展,是现代医疗的突破点.
机标关键词：心力衰竭机器学习疾病预测
分类号：R541.61(心脏、血管（循环系）疾病)
资助基金：山东省科技发展计划(2014GSF118187)
论文发表日期：2023-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 118-119,126 )