基于深度学习算法的心脏病风险评估方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的心脏病风险评估方法，该方法包括：通过稳健标准化方法对数据集进行标准化处理；对输入的体征数据进行特征预处理；通过Swin Transformer模块获取特征信息；使用优化器对模型进行参数调优。该方法能够更准确地预测个体患上心脏病的风险，从而有助于医疗保健专业人员进行早期干预和治疗，以改善患者的生活质量。