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。

该文综述电子健康记录的多模态建模研究，涵盖：采用分离机制与时间注意力处理不规则时间序列并实现多模态融合；提出MEDHMP预训练框架、H-BERT编码表示、MedM-PLM多模态语言模型及AutoFM神经架构搜索；结合临床记录提升预测，用FHIR格式与Transformer/BERT统一表示病历；并以HeteroMed和sEHR-CE改进疾病诊断与表型分析。

该文汇总多项生物医学与农业表型研究：PGR银标准语料库支持基因-表型关系提取；无人机点云实现器官级表型分析；基于BERT的弱监督方法从临床笔记识别罕见病患者；BERT模型高效提取病情；CNN可视化揭示SNP与表型关系；基因模型从组织形态预测肿瘤基因表达；文献语义系统链接癌细胞系数据；ClinicalBert无监督数值推理提取表型；计算机视觉用于玉米花穗计数；并发布NLP论文标注语料库。