PCI 术后支架内再狭窄风险预测分析

本工具是一款高效的 PCI术后支架内再狭窄风险预测研究助手，结合超声心动图临床生化指标机器学习算法进行多维度数据融合分析。通过智能模型精准评估患者术后风险，辅助医生制定个性化的 临床干预策略。

配置参数

1 积分

预测模型算法

随机森林

XGBoost

逻辑回归

支持向量机

神经网络

综合评估

项目/病例编号

临床指标与超声数据 0 字

分析结果报告

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模型准确率评分

4.7 / 5.0

27 人已评价

模型输入参数说明

建议包含患者年龄、性别、吸烟史、高血压、糖尿病、高脂血症、慢性肾病（CKD）及既往PCI病史等基础临床指标。

需提供血管内超声（IVUS）或经胸超声数据，如支架贴壁情况、最小管腔面积（MLA）、斑块负荷及血流动力学参数。

模型基于大规模PCI术后随访队列数据训练，整合了临床指南推荐的危险因素与高维超声特征。

本工具主要用于辅助临床决策参考和医学研究分析，具体诊疗请以主治医生团队判断为准。