不稳定心绞痛患者的早期风险评估模型：基于多模态机器学习的ICA时机策略

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究旨在解决不稳定心绞痛患者时间选择ICA（血管造影）时机的复杂性，尤其是在高危与低危患者之间的平衡。通过运用机器学习算法，我们成功地对640名患者数据进行分析，建立了一个更有效的早期风险评估模型，其风险分层能力显著优于现有的GRACE评分。该研究的结果为临床不稳定心绞痛的评估实践提供了一种潜在的新方向。

该研究使用机器学习预测患者再次入院，通过标准化流程和随机森林分类模型获得了高预测性能。研究结果对临床医生的决策提供了宝贵信息。

临床医生 再次入院 机器学习 标准化流程 随机森林分类模型
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