心力衰竭是各种心脏疾病的严重阶段,其发病率高,死亡率高,已经成为全球范围内的重大公共卫生问题。而临床实践中,心力衰竭的确诊率和控制率很低,造成以上问题的原因之一就是缺乏有效的心力衰竭疾病评估方法。本课题运用工程技术方法,并结合临床医学,建立了基于多生理参数的心力衰竭疾病评估模型,综合ACC/AHA分期和定量评分体系来评估心力衰竭。本课题主要完成了以下工作：1)对临床数据进行分析,筛选出了与心力衰竭相关联的特征参数。2)利用支持向量机算法对心力衰竭进行分级。3)运用模糊多级分析方法对病情综合评分：首先利用聚类分析方法将生理参数划分为七个子类,并利用隶属函数获取生理参数的模糊隶属度,然后对各类生理参数的模糊隶属度加权求和产生一级指标值,最后计算一级指标的加权和并进行综合评分。其中,生理参数和一级指标的权重由判断矩阵、主成分分析等方法实现。4)经上述工作建立的心衰评估模型可对心力衰竭进行分级和定量评分,将该模型应用于临床病例分析,验证模型效果。研究结果表明,聚类分析得到的心功能、心结构、体液潴留、运动耐量、电生理、生化功能、神经活性等七个一级指标的生理意义和临床指示意义明确。应用模型对130-例样本进行心衰分级,正确率达到81.5%,ACC/AHA分期的完全健康/A分期、B分期和C分期的正确率分别为83.9%,82.9%和75.8%,并且模型鉴别出了20例临床错分的病例；对237例样本进行定量评分,得分值在ACC/AHA各分期间具有显著性差异,与ACC/AHA分期相关。模型实现了对心衰的有效分级,且综合得分定量指示了心力衰竭的严重程度。模型的定量、客观特性,有助于减少临床中主观性导致的评估错误。本课题建立的模型为心力衰竭评估提供了一种新思路,具有良好的应用前景。