Forschung zum diagnostischen Wert des maschinellen Lernmodells basierend auf klinischen Daten bei Patienten mit koronarer Herzkrankheit

Insgesamt 300 Patienten mit CHD, die von August 2021 bis Februar 2022 im First Affiliated Hospital der Xinjiang Medical University stationär behandelt wurden, wurden ausgewählt, die alle die von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) formulierten diagnostischen Kriterien für CHD erfüllten und Krankheiten wie z als hochgradig schwere Herzklappenerkrankung und angeborene Herzerkrankung. Insgesamt 300 gesunde Probanden aus dem First Affiliated Hospital der Xinjiang Medical University wurden im gleichen Zeitraum als Kontrollen ausgewählt. Anamnese; biochemische Blutindizes wie Blutroutine, Leberfunktion, Nierenfunktion, Blutfett, Blutzucker, myokardiale Marker, Elektrolyte, Serum-Kreatininkonzentration, Body-Mass-Index, BNP und andere Indikatoren; verwandte Tests wie ELEKTROkardiogramm, Holter-Elektrokardiogramm , Herzultraschall (linksatrialer Durchmesser, aufsteigende Aorta, Ventrikelseptumdicke, le Dicke der hinteren Wand, Durchmesser des rechten Ventrikels, Ejektionsfraktion, abnorme Bewegung der Ventrikelwand, Hinweise auf Infarkt oder Ischämie, Klappenanomalie, angeborene Herzkrankheit usw.); Zu den Anzeichen gehören: Audiodaten von Herztönen in neun Teilen des präkardialen Bereichs; Medikamente Status. Alle biochemischen Blutindizes und Untersuchungen wurden in der Laborabteilung und der Ultraschallabteilung unseres Krankenhauses durchgeführt, und die körperlichen Anzeichen wurden auf der Station vervollständigt. Die Ergebnisse der Koronarangiographie, der präklinischen und postklinischen Echokardiographie und anderer damit zusammenhängender Daten wurden aufgezeichnet. Maschinelles Lernmodell wurde basierend auf klinischen Daten konstruiert, um die Diagnose von Patienten mit koronarer Herzkrankheit zu unterstützen