本文介绍了通过COhort Representation lEarning (CORE)框架和可解释的Mimic学习方法，利用电子健康记录(EHR)数据改进患者管理和临床决策。这些方法在提取可解释的表型特征和提高预测性能方面表现出显著优势，尤其在重症监护室的应用中，有效改善了患者表型刻画和临床护理实践。