高血壓（Hypertension）作為以慢性血壓升高為特征的全球健康威脅，其精準預測對公共衛生管理至關重要。印度沿�？�納塔克邦的研究團隊創新性地采用人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)技術，通過分析鄉村衛生中心提供的患者多維數據（包括人口統計學特征、生活方式參數及臨床記錄），構建了高血壓發病預測模型。

研究方法采用經典機器學習評估指標：平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)驗證模型性能。結果顯示ANN模型展現出卓越的預測能力（MAE=0.45，R²=0.89），顯著優于傳統算法。該模型通過捕捉血壓變化與風險因素間的非線性關系，實現了88.9%的預測準確率。

研究成果表明，ANN驅動的預測系統可部署為網絡應用，使居民足不出戶完成健康風險評估。這種創新模式不僅降低醫療成本，更通過早期預警機制助力實現世界衛生組織(WHO)倡導的"全民健康覆蓋"愿景，為原發性高血壓的基層防控提供了智能化解決方案。