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为了降低急性冠状动脉综合征的疾病发生率、改善患者预后和疾病负担,早期识别和预测急性冠状动脉综合征的发生风险是有效手段.通过分析急性冠状动脉综合征风险预测模型的应用进展情况,建立专病数据库,构建风险预测模型.对传统回归模型和多种机器学习方法进行分别建模,通过相关指标综合评价比较模型,可选择最优预测模型.预测模型可在临床实践中进行前瞻性验证,并尝试在临床上推广,为开展临床研究奠定理论基础.