Phäno-Mapping sagt kardiovaskuläres Risiko bei Typ-2-Diabetes voraus

Die Risikoabschätzung mit traditionellen Assessments stößt bei großen Datenmengen an ihre Grenzen, unterscheidet nicht zwischen modifizierbaren und nicht modifizierbaren Variablen und berücksichtigt keine Interaktionen. Segar et al. taten Zweierlei: Sie identifizierten die effizienteste, auf maschinellem Lernen basierende Methode für die Clusterbildung und entwickelten daraus 3 Phänotypen, die zuverlässig das kardiovaskuläre Risiko und die Therapieantwort vorhersagten.