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==[成稿]==
基于深度学习的心血管疾病早期预测模型研究
一、引言
心血管疾病（CVD）具有高发病率与隐匿性，传统早期筛查手段存在局限。本研究旨在探索基于深度学习的预测模型，提升早期识别准确率。
二、方法
本研究选取某三甲医院2018-2022年电子病历数据，共纳入12,450例患者样本（阳性3,200例，阴性9,250例）。采用随机森林进行特征降维，构建多层感知机（MLP）与长短期记忆网络（LSTM）双路径模型，以80%与20%比例划分训练集与测试集。
三、结果
在测试集上，LSTM模型表现最优，其准确率达91.4%，AUC值为0.923，显著优于传统逻辑回归基线（AUC=0.781）。消融实验表明，引入时序特征后模型召回率提升了8.2%。
四、讨论与结论
本研究构建的LSTM模型有效捕捉了患者生理指标的时序变化，显著提高了心血管疾病的早期预测效能，为临床辅助决策提供了可靠工具。未来需进一步开展多中心外部验证以增强模型泛化能力。
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