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摘要
【目的】准确预测人们患冠心病的风险，分析不同因素对冠心病影响的重要程度，以便医生及时干预，有效帮助患者预防以及治疗冠心病。【方法】提出一种基于注意力可解释表格学习神经网络的冠心病预测框架（PCHD-TabNet），并且使用自监督学习帮助模型加速收敛并保持稳定性。【结果】PCHD-TabNet整体效果优于其他模型，且数据集的AUC达到0.72。【局限】弗雷明汉数据集的特征都是常规体检数据，如果有更好的临床数据，预测效果也许会有进一步的提升。【结论】所提方法提高了模型的性能，并且也优于其他传统模型，为冠心病预测提供了一种高效的方法，并为类似的数据挖掘任务提供了参考。
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