电子健康记录（EHR）在医疗体系中至关重要，支持临床决策和患者管理。新加坡国立大学与浙江大学提出的NeuralCohort方法，通过双模块架构优化EHR数据分析，提高患者管理效率，推动精准医疗发展。

电子健康记录（EHR）系统从纸质转为数字化，提高了医疗质量和患者体验。EHR起源于1960年代，1990年代普及。2009年，美国通过HITECH法案推动EHR，提供资金和标准。EHR改善了信息共享和决策效率，但数据互操作性和用户体验仍是挑战。未来，人工智能和机器学习将提升其功能和个性化服务。

在现代医疗中，数据来源多样，如电子健康记录、HL7消息等。选择合适的数据平台对优化患者护理和提高效率很重要。关键数据包括HL7消息、EHR数据、医疗历史等。互操作性确保无缝护理。平台如Mirth Connect、InterSystems HealthShare等支持数据集成和分析，符合HL7、FHIR标准，确保数据安全。

DeepEnroll是一种跨模态推理学习模型，能够有效匹配招募标准与病人记录。EHR变分自动编码器（EVA）生成逼真的电子健康记录（EHR）序列，提升疾病研究。SPOT方法通过历史数据预测临床试验结果，提高各阶段试验的准确性。TREEMENT模型提供个性化患者试验匹配，验证其优越性。TRIALSCOPE框架提取实际世界证据，优化临床试验设计。TrialMind利用人工智能提升文献综述效率，推动临床研究发展。

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。

本研究提出了一种基于多任务循环神经网络和注意机制的方法，用于预测心血管事件。该模型在预测中风和心肌梗死方面表现更好，并通过多任务学习提升了短期预测效果。研究还探讨了个体特征和注意力权重对预测心血管事件的重要性，并证明了机器学习技术在二级保健中的应用。

研究发现深度学习模型在学习到的表示方面存在不足，提出了逐步原型网络（PPN）来增强给定患者的表示，实验证明该模型在所有指标上有所改进。已开发了一个应用以帮助医生更好地理解结果。