本研究提出了一种名为TabulaTime的多模态深度学习框架，旨在整合空气污染与临床数据，以提高急性冠状动脉综合征的预测准确性。实验结果显示，该框架的预测准确性比传统模型提高了超过20%。

TabulaTime: A Novel Multimodal Deep Learning Framework for Enhancing Acute Coronary Syndrome Prediction through Integration of Environmental and Clinical Data
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