本文综述多项电子健康记录研究：H-BERT利用图树表示医疗编码以提升表型预测；iTelos支持构建可互操作的电子健康记录；sEHR-CE无需映射即可集成异构数据并开展表型分析；HeteroMed通过处理缺失与异构数据改善疾病诊断；OMOP2OBO映射词汇以支持深度表型分析；机器学习可自动识别临床记录属性；分布式账本支持匿名预测分析；语义技术用于个人健康监测；马尔科夫链用于分析本体协作模式；神经SP模型用于电子健康记录问答检索。