В исследовании представлена инновационная модель мультимодального глубокого обучения TabulaTime, предназначенная для раннего прогнозирования острого коронарного синдрома (ОКС). Уникальность подхода заключается в интеграции двух различных типов данных: клинических показателей пациентов и экологических факторов окружающей среды, которые ранее редко учитывались в единой предиктивной модели. Методология исследования базируется на использовании нейронных сетей, способных обрабатывать разнородные временные ряды для выявления скрытых паттернов развития сердечно-сосудистых катастроф. Результаты демонстрируют значительное превосходство модели над традиционными методами статистического анализа и стандартными алгоритмами машинного обучения. Внедрение TabulaTime в клиническую практику может существенно повысить точность стратификации рисков и позволить врачам принимать более своевременные превентивные меры. Данная разработка открывает новые горизонты в персонализированной кардиологии, связывая физиологическое состояние человека с внешними факторами среды.