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本文提出了一种混合框架，将结构化临床数据与LLM生成的叙述相结合，用于冠状动脉疾病预测，在变量提取方面实现了高保真度，并比较了机器学习模型与基于LLM的零样本和少样本分类。
本文提出了一种使用CatBoost和SHAP的机器学习框架，通过结合钙组学和心外膜脂肪特征，从CT钙化积分扫描中预测阻塞性冠状动脉疾病，实现了高准确性。