专题背景
机器学习正日益成为心血管医学演进的关键工具，有望优化风险预测并支持个性化医疗的实施。传统的风险评估模型（如弗雷明汉风险评分及类似临床算法）主要聚焦有限变量和线性关系，难以充分反映心血管疾病的复杂致病机制。近期研究凸显了这些传统模型的局限性，尤其在异质性人群中，它们常忽略驱动疾病发生发展的微妙遗传、行为和环境因素。机器学习方法的采用为解锁和解读海量多维度数据提供了途径，包括电子健康记录、高级医学影像、基因信息以及可穿戴设备的持续监测数据，从而弥补当前临床实践的关键缺口。尽管早期应用已展现良好前景，但学界仍在探讨这些模型的可靠性、普适性及透明度问题，并强调在广泛临床应用前必须经过严格验证。
本研究专题旨在探索并推进机器学习算法在心血管疾病风险评估中的应用。核心目标包括：识别现有预后工具的局限性；将多种机器学习方法应用于大规模多样化生物医学数据集并进行比较；确定哪些方法能最准确预测多种心血管疾病的发病风险。此外，研究将着力解决模型可解释性与透明度等关键挑战，兼顾临床医生和患者的双重视角。专题将特别关注医疗领域算法决策增加带来的伦理影响，重点探讨数据偏见、隐私保护以及潜在医疗收益在不同人群间的公平分配问题。
为深入探究机器学习在心血管风险预测中的应用，我们诚邀学者提交研究论文，内容可涵盖但不限于以下方向：新型机器学习风险预测模型的开发与验证；多模态数据（如临床数据、影像学、基因组学、可穿戴设备）在预后建模中的整合；机器学习与传统风险评估工具的性能对比；提升模型可解释性及临床接受度的策略；伦理考量、算法偏见与监管挑战；机器学习模型在心血管临床实践中的真实场景落地。
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