根据斯坦福大学医学院的一项新研究，一种能够提炼出大量遗传数据和患者健康记录的新方法可以预测一个人患有常见且致命的心血管疾病的风险。这种通过机器学习的方法迄今为止只被用于预测这腹主动脉瘤的患病风险。该研究于9月6日在Cell上发表。
基因组测序已经在癌症或罕见病的风险预测中被大量使用。但仍有一个悬而未决的问题：这种方法预测疾病风险的可靠性如何？
通常，研究人员和医疗保健提供者使用基因检测来寻找可能对应于特定疾病风险增加的DNA序列。例如，BRCA1和BRCA2基因的突变可能预示着患乳腺癌的风险增加。但是，这种新开发的方法并不像那样。它不是在寻找一个单独的基因或突变，而是寻找一系列复杂的突变模式，以及这些遗传错误如何影响一个人的健康和疾病风险。
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