《生物医学信息学杂志》(Journal of Biomedical Informatics)上的一项新研究利用机器学习处理未标记的电子健康记录(electronic health record ，EHR)数据，揭示了心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)的发生过程。
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这项研究基于自动化的患者表型(如果眼睛的颜色是一种特征，那么蓝色眼睛就是一种表型)和丰富的纵向数据。Zhaojuan博士、weiqi博士和他的同事收集了12380例至少在CVD诊断前10年被识别的患者记录。自动扫描在该数据集中发现了1068种不同的患者表型。
在张量分解技术的帮助下，无监督机器学习揭示了14种不同的CVD患者亚型的长期出现。在六种最常见的亚型中，心脏病发作的风险存在显着差异，这表明扫描发现了有意义的区别。
某些显型在扫描中特别突出-尿路感染、维生素D缺乏、抑郁等疾病中表现突出的某些表型可能会挑战目前对CVD形成途径的理解。
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