《生物醫學信息學雜志》(Journal of Biomedical Informatics)上的一項新研究利用機器學習處理未標記的電子健康記錄(electronic health record ，EHR)數據，揭示了心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)的發生過程。
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這項研究基于自動化的患者表型(如果眼睛的顏色是一種特征，那么藍色眼睛就是一種表型)和豐富的縱向數據。Zhaojuan博士、weiqi博士和他的同事收集了12380例至少在CVD診斷前10年被識別的患者記錄。自動掃描在該數據集中發現了1068種不同的患者表型。
在張量分解技術的幫助下，無監督機器學習揭示了14種不同的CVD患者亞型的長期出現。在六種最常見的亞型中，心臟病發作的風險存在顯著差異，這表明掃描發現了有意義的區別。
某些顯型在掃描中特別突出-尿路感染、維生素D缺乏、抑郁等疾病中表現突出的某些表型可能會挑戰目前對CVD形成途徑的理解。
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