本文提出了一种利用纵向结构化的电子健康记录（EHR）自动检测和预测氯吡格雷治疗失败的机器学习算法。通过将自然语言和结构化EHR进行类比，引入了自然语言处理（NLP）应用中的机器学习算法来构建处理失败检测和预测的模型。实验结果显示，基于Transformer的BERT模型在检测和预测任务中的性能优于词袋方法。