InterFeat：用于发现有趣科学特征的管线

为什么医疗数据中的隐藏模式很重要

现代医学收集了大量关于健康的信息，从血液检测和影像到生活方式调查和基因测序。埋藏在这些数据中的，可能有关于哪些人会患上某些疾病以及为何会患病的早期线索，但识别真正重要的模式很难，通常依赖于人的直觉。本文介绍了 InterFeat，这是一套计算机管线，旨在帮助科学家自动筛查海量健康数据并突出一份短名单，列出那些可能指向新医学见解的真正有趣的危险因素。

引用: Ofer, D., Linial, M. & Shahaf, D. InterFeat: a pipeline for finding interesting scientific features. Sci Rep 16, 13980 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43169-5

关键词: 生物医学数据挖掘, 疾病危险因素, 知识图谱, 医学中的机器学习, 假说生成