机器学习在预测冠状动脉旁路移植术患者院内手术死亡的临床研究

针对现有心脏外科手术风险评估模型受患者基础疾病、手术技术、围手术期护理以及地区人种差异等因素影响，存在评估效率不高和评估精度待优化等问题，本项目将机器学习与心脏手术围手术期危险因素相结合，构建基于机器学习的心脏外科手术风险评估模型，助力心脏外科手术的精准治疗。