Deep phenotyping of patient lived experience in functional bowel disorders using machine learning
7.0
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-10-10 03:39
摘要：
该研究通过机器学习和贝叶斯生成模型对1175名功能性肠道疾病患者进行了深度表型分析，揭示了患者的生活经历与症状负担、生活质量和治疗效果之间的复杂关系。研究发现，生活影响、心理健康和就业状态是影响患者健康感知的重要因素，而传统的诊断标签在预测患者的生活质量和治疗反应方面的作用有限。这一发现为临床实践提供了新的视角，强调了在治疗过程中关注患者的整体生活影响的重要性。
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关键证据
研究揭示了患者的生活影响、心理健康和治疗反应的复杂关系。
采用机器学习和贝叶斯生成模型分析1175名患者的数据。
研究结果强调了生活影响在治疗反应中的重要性。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究通过机器学习和贝叶斯生成模型对1175名功能性肠道疾病患者进行了深度表型分析，揭示了患者的生活经历与症状负担、生活质量和治疗效果之间的复杂关系。研究发现，生活影响、心理健康和就业状态是影响患者健康感知的重要因素，而传统的诊断标签在预测患者的生活质量和治疗反应方面的作用有限。这一发现为临床实践提供了新的视角，强调了在治疗过程中关注患者的整体生活影响的重要性。