心血管疾病由于其高患病率和致死率,成为21世纪威胁人类生命健康的最严重疾病之一。患者在患有心血管疾病的同时,也可能罹患其它慢性疾病。因此,探究心血管疾病和其它慢性疾病间的因果关系是十分必要的。但是研究两两疾病之间的因果关系具有指数级的复杂度,并且无法清晰地阐明多个疾病之间的关系。而贝叶斯网络是一种利用有向无环图对随机变量间复杂概率分布编码的概率图模型,具有简洁明了的特点和双向推理的能力。本文将贝叶斯网络应用于构建心血管疾病与其它慢性病间的因果网络,通过结构复杂度、整体评分和条件独立性检验三方面从三种贝叶斯网络学习方法得到的网络中选出最优网络,在此基础上进行因果推理。本文结论表明,贝叶斯网络在对心血管疾病和其它慢性病间的因果推断方面具有优势,所得结果可以对疾病的预防和治疗起到积极指导作用。