摘要
本发明公开了一种心脏损伤预测模型及恩环类药物心脏损伤预测方法，涉及医疗数据分析技术领域。为了解决现有技术中存在的心脏损伤预测滞后、准确性低、缺乏个体针对性的问题；本发明通过多维度数据采集和精细化的数据质量校验、预处理，结合医学知识与机器学习方法挖掘目标特征，能够全面捕捉影响恩环类药物心脏损伤的关键因素；同时，基于历史数据的预测准确率评估与误差根源定位，针对性实施误差补偿策略，优化心脏损伤预测模型，显著提高心脏损伤预测的准确性与可靠性，不断适应临床变化，使预测模型具备良好的泛化能力和时效性；输出可视化的风险提示，基于预测结果制定的临床决策和药物安全评估，有助于降低药物心脏毒性风险。
