心血管疾病风险预测工具的开发和验证：一种机器学习方法 为了与时俱进，健康保险公司需要加快其数字化和数据增强之旅。 尤其是现在，随着COVID-19的锁定和持续的物理疏远协议，当急救人员进行医疗检查时，急需重新考虑当前的保险承保方式，这已成为当务之急。 在这种环境下，风险评估必须转向更远程的，数据驱动的模型，而分发则必须从面对面的交互转变为更多的在线交互。 该项目的目的是开发一种心血管疾病风险评估筛查工具，以使用自我报告的信息预测成年人中心脏病发作和中风的风险。 反过来，这可用于基于简短的调查表