Enfermedad cardiovascular es una enfermedad crónica típica. La incidencia de enfermedad cardiovascular en la población de ancianos ha crecido hasta superar el 50%. El envejecimiento adicional de la población actual ha traído una presión adicional sobre los servicios de salud pública. Por lo tanto, para reducir la presión de servicio de las instituciones médicas, la predicción precisa del riesgo de enfermedad cardiovascular se ha convertido en una tarea esencial en el cuidado inteligente de los ancianos. Con el fin de lograr una predicción precisa del riesgo de enfermedad cardiovascular, proponemos un modelo de predicción de riesgo de enfermedad cardiovascular Acdim (un modelo de predicción de riesgo de enfermedad cardiovascular) basado en ResNet (Red Residual), algoritmo de optimización de cebra (ZOA), TabNet (Aprendizaje Tabular Atento e Interpretable) y algoritmos de AdaBoost (Refuerzo Adaptativo). En el entrenamiento del modelo Acdim, utilizamos el conjunto de datos del Sistema de Monitoreo de Factores de Riesgo Conductuales de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En el experimento, el modelo Acdim logró una precisión del 96%, una precisión del 94%, un recuerdo del 93%, una especificidad del 95%, un puntaje F1 del 91% y un AUC del 95%. Los resultados experimentales muestran que el modelo Acdim propuesto puede permitir que las instituciones de cuidado de ancianos predigan con precisión el riesgo de enfermedad cardiovascular en ausencia de médicos.