本发明提供了一种心血管疾病非计划再住院风险预测方法，基于与患者健康相关的结构化数据以及非结构化数据构成的多源异构医疗健康数据，应用基于深度神经网络的多模型集成算法, 构建非计划再住院风险预测模型。本发明可以准确分析外部环境变化对患者非计划再住院的影响，同时应用文本挖掘技术提取非结构化数据的关键信息，全面挖掘患者健康影响因子。本发明解决了现有技术中缺乏外部环境变化对患者健康的影响分析、非结构化数据信息挖掘不足以及非平衡分类样本预测准确率较低的问题，提升了心血管疾病患者非计划再住院的预测准确性。