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本研究论文比较了各种机器学习分类器用于心脏病预测，发现支持向量机 (SVM) 和 Simple Cart 分别在 UCI 和 Kaggle 数据集上表现最佳，突显了机器学习在早期临床诊断中的潜力。
发表在JACC上的一项研究表明，腰围和腰臀比比单独使用BMI更能预测心脏病风险，这表明仅依赖BMI可能会错误分类心血管风险。
Google正与澳大利亚卫生机构合作启动一项全新AI项目，旨在改善农村及偏远社区的心脏健康状况。该项目将借助Population Health AI (PHAI) 技术识别潜在的健康风险，从而实现慢性病的主动干预与管理。