为了应对我国心脑血管疾病发病率逐年增高的现状,心脑血管疾病的科学预防已成为我国公共医疗卫生事业的重点工程。通过对心脑血管疾病未来发病情况进行预测,筛选出高风险人群,并对其进行科学的医疗干预,能有效地预防心脑血管疾病的发生。然而目前使用的心脑血管疾病预测方法普遍只根据人们当前的健康状况来预测其未来的发病情况,而忽视了人们健康状况的历史变化情况与心脑血管疾病发病之间的紧密联系。针对这一问题,本文提出了基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)对心脑血管疾病的发病可能性进行预测的方法。GRU是一种具有时序特性的神经网络模型,可以对健康记录这样的时序数据进行充分的挖掘。本文首先通过研究心脑血管疾病的主要风险因子来确定模型的预测指标,之后收集数据并对数据进行了预处理,得到可用数据集,并使用GRU建立了心脑血管疾病预测模型。在此基础上,设计并实现了心脑血管疾病预测系统,通过该系统来完成对心脑血管疾病未来发病情况的预测,进而实现对个人的健康管理和疾病预防。本文的主要研究内容如下:(1)心脑血管疾病数据的收集与处理。通过对现有心脑血管疾病风险评分系统和相关文献的研究,筛选出了心脑血管疾病的主要风险因子,并将其作为预测模型的预测指标,从数据库中提取了数据,对提取到的数据进行了预处理,得到了可用于建立预测模型的数据集;(2)心脑血管疾病预测模型的构建。基于GRU建立了心脑血管疾病发病预测模型,在模型建立过程中使用网格搜索法和交叉验证对模型的超参数进行选择,并对模型训练时的过拟合问题进行了解决,最后对训练好的模型进行了测试,测试结果表明对于具有时序特征的健康记录数据,GRU模型的预测性能高于传统机器学习模型,使用该模型能够对心脑血管疾病未来的发病情况进行准确的预测;(3)心脑血管疾病预测系统的设计和实现。在心脑血管疾病发病预测模型的基础上,针对某医院及服务社区的实际需求,通过面向对象的设计方法,完成了心脑血管疾病发病预测系统整体功能结构的设计,并使用Java语言实现了系统的主要功能模块。本文对基于GRU的心脑血管疾病预测方法进行了一系列研究,目的是为了在心脑血管疾病发病之前对其进行有效的预测和干预,从而为提高心脑血管疾病预防工作质量、降低心脑血管疾病发病率提供一条有参考价值的技术途径。