研究人员开发了一种机器学习方法，根据患者随时间的体重指数（BMI）轨迹识别不同的患者亚型。该研究利用了约200万人的电子健康记录，定义了9个源自BMI模式的新变量来对患者进行聚类。该方法重新确立了肥胖与糖尿病、高血压等疾病之间的已知联系，同时也发现了各种慢性病患者中具有独特特征的特定亚群。 AI
影响 这项研究通过识别基于健康数据的不同患者亚群，有可能为慢性病带来更个性化的治疗策略。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了用于患者亚型划分的机器学习方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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