血管复堵的预测方法、装置、介质、终端及程序产品

本公开实施例提供了一种血管复堵的预测方法、装置、介质、终端及程序产品，其中，预测方法包括：获取样本集，所述样本集中的样本包含多种风险特征，每种风险特征具有预设的多个子特征类型，其中，每种风险特征的个体特征数据能够归属于该风险特征的单个子特征类型；采用所述样本集中的至少一部分样本的子特征类型组以及被输入样本的血管复堵实际值，输入至待训练的机器学习模型进行训练，以得到训练后的机器学习模型，所述子特征类型组用于表示所属样本的各个风险特征的子特征类型的组合；将所有非重复的子特征类型组输入至所述训练后的机器学习模型，以得到每个子特征类型组的血管复堵概率。采用上述技术方案，能够预测血管复堵的概率。