融合共病特征和深度学习算法的心脏病风险评估方法

本发明公开了一种融合共病特征和深度学习算法的心脏病风险评估方法，该方法包括：进行原始数据集缺失值填补和数据清洗，并使用标准化方法进行数据预处理；结合专家知识，通过联规则分析、聚类分析和复杂网络分析筛选出与冠心病显著相关的重要特征；将筛选出的重要特征结合共病特征和患者网络特征，使用多种机器学习算法构建预测模型并采用交叉验证和性能评价指标评估模型性能，找出表现最优的模型；对最优模型进行参数调优。该方法能够准确评估个体患上冠心病的风险，为医疗保健专业人员提供科学的决策支持，帮助实现早期干预和精准治疗，使得患者早日康复。