本研究针对心血管事件裁决中存在的人工干预过程繁琐、耗时且易产生差异的问题，提出了一种基于大型语言模型的自动化裁决框架。通过该框架，研究实现了高效的信息提取和裁决流程，显著降低了时间和成本，同时保证了临床试验结果的高质量和一致性，具有重要的临床应用潜力。

本研究针对心血管疾病（CVD）的早期预测问题，提出了一种基于多通道变分自编码器（MCVAE）的新型二元分类网络，结合视网膜光学相干断层扫描（OCT）影像和眼底照片进行患者分类。研究结果显示，该模型有效识别未来心血管事件风险患者，具有良好的准确率和特异性，强调了这些影像学方法在大规模心血管疾病风险筛查中的潜在应用价值。

本文探讨了利用对比学习和深度学习技术诊断心血管疾病的方法，包括自监督学习、多标记半监督学习和生成对抗网络等。这些方法提高了心电图（ECG）分析的准确性和鲁棒性，有效识别多种心血管疾病，为临床应用提供支持。

通过生成对抗网络（GAN）模型，提出了一种基于图像转换的方法来解决超声图像中的领域自适应问题，该方法能够改善图像的纹理模式和降噪，同时保持图像的解剖结构。

本文提出了一种多标记半监督学习模型（ECGMatch），用于识别心肌缺血和心房颤动等心血管疾病。该模型结合神经网络技术，解决了标签稀缺和样本不均衡问题，展现出高鲁棒性和准确性。同时，研究探讨了迁移学习和深度学习在提高心电图（ECG）诊断性能方面的应用，强调了在小规模数据集上微调的优势。

该研究利用机器学习和自然语言处理技术，开发了多种心血管疾病风险预测模型，显著提高了准确率。通过对抗训练和数据预处理，模型在多个群体中表现出较低的误差率，为公共卫生监测提供了有效方法。

本研究利用机器学习模型动态识别慢性肾脏疾病患者，预测其是否需要肾脏替代治疗，灵敏度和特异度均超过90%。通过对近三百万医保受益人进行预测，为早期干预提供了基础。XGBoost模型在糖尿病肾病筛选中表现最佳，AUC值达0.966，可能成为生物标志物。

基于自监督对比学习的深度学习模型通过学习心脏核磁共振扫描伴随的放射学报告的原始文本中的视觉概念，展示了对人类心血管疾病和健康的全面评估。模型在多个数据集上展示了卓越性能，实现了包括左心室射血分数回归和35种不同病症的诊断等一系列任务，且仅需少量训练数据即可实现临床级诊断准确率。

我们开发了一种全自动的方法，对冠状动脉周围的心周脂肪进行测量。通过训练一个三维全分辨率的神经网络来分割冠状动脉，然后自动测量心周脂肪。在测试中，得到了较高的准确性和衰减数值。这项工作展示了自动化心周脂肪测量在炎症和心脏疾病识别中的潜力。

本研究提出了一种基于自监督对比学习的非配对MRI超分辨率方法，利用有限的训练数据提高超分辨率性能。结果显示，即使在仅有有限数量的HR图像的情况下，峰值信噪比和结构相似性指数都得到了显著提高。该方法强调了在解决有限训练数据挑战上的潜力，以推进临床应用中的高分辨率MRI。

研究发现，成人维生素C水平与hs-CRP呈非线性负相关，血浆维生素C最多只能达到53.1 μmol/L。维生素C摄入量可以减少炎症和心血管风险，对整体健康和疾病预防具有重要价值。

研究了心血管疾病与吸烟、血压升高和胆固醇水平的关联，并使用了六种不同的机器学习模型进行比较分析。结果表明，XGBoost 是表现最佳的模型，可以提高冠状动脉梗塞预测的精确性。

本研究提出了一种新的方法，通过使用DXA扫描获取的VFA图像，将AAC量化为有序回归问题。研究使用了SCOL和DCOL框架，改善了特征可分离性和类别多样性。通过临床分析，该方法能够高灵敏度和高准确性地预测高风险的AAC类别。