研究：中国多中心队列构建AI多时间点风险分层模型预测UA合并HFpEF患者心衰住院
中国多中心回顾性队列纳入4367例合并不稳定型心绞痛（UA）的射血分数保留型心衰（HFpEF）患者，训练12种机器学习算法并外部验证，用于预测12、24、36个月心衰住院（HFH）风险。
推荐理由：该研究为合并不稳定型心绞痛（UA）的射血分数保留型心衰（HFpEF）患者提供了12、24、36个月心衰住院风险的多时间点机器学习分层框架，并完成外部验证，适合心内科与老年科晨读或病例讨论时了解AI风险分层在该人群中的证据边界与预测因子。