今时今日,心血管疾病引发的一系列社会问题日益严重。心力衰竭作为许多心脑血管疾病的终点事件逐渐引起相关研究者的关注与重视。基于心电信号研究心衰风险自动预警模型,对于缓解医疗资源不平衡、全面提升人民生活质量具有积极意义。本文的主要研究内容包括:（1）提出了一种适用于最常见的12导联心电图的自动分析神经网络结构实现9种典型心律失常的多标签分类,特点在于将卷积神经网络和循环神经网络相结合并引入一种新的注意力机制。三个不同测试集F1平均得分均在0.886以上,最高为0.919。在测试样本较多的情况下,其稳定性优于其他方法。（2）使用带梯度权重的类别激活图将模型重点关注区域可视化,证明模型对心电信号的感兴趣波段与专业医生的感兴趣波段存在一定程度上的相似性。进而,使用迁移学习方法将模型应用于心衰二分类任务,测试集上的准确度、敏感度、特异度得分分别为98.35%、98.20%、98.50%（3）构建了支持向量机、逻辑回归、决策树三种基础分类器,使用简单的特征融合方法进行心衰分类、分型实验。一方面,说明了多模态特征对于提升模型精度切实有效,另一方面说明了抽象特征在分型任务下其重要性变化存在一定规律,对于心衰预前有潜在研究价值。心衰分型实验一三种算法F1分数分别为94.74%、94.24%、92.99%;心衰分型实验二三种算法F1分数分别为87.00%、86.50%、85.77%。实验结果表明,深度学习方法对于心衰风险预警的智能化实现有着突出优势;注意力机制、迁移学习、多模融合等训练策略有助于心衰风险预警模型的精度提升;而模型的可解释性为自动诊断技术被医疗行业广泛认可铺平道路,并推动心衰预前、心衰分型、心衰预后、心衰监测等多研究领域的开拓创新。