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摘要
<正>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。进行心衰疾病预测通常使用统计学方法构建预测模型，预测性能有时难以令人满意。近年来随着大数据的盛行和计算机技术的进步，越来越多的心衰预测研究开始使用机器学习(ML)构建预测模型。
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