一项利用机器学习算法研究长期新冠病毒的临床亚型的发现，为我们提供了一个突破性的认识，并极有可能为长期新冠病毒的治疗和管理开辟新途径。
最近的一项研究发现，利用机器学习算法从新冠病毒患者的电子病历中识别出长期新冠病毒的四种可重复的临床亚型。这一突破性的认识为长期新冠病毒的治疗和管理提供了新的思路。
研究表明，新冠病毒患者在SARS-CoV-2感染的急性期之后，可能出现涉及多个器官系统的广泛病状和体征，包括心血管问题、代谢问题和神经问题。这些研究支持这些后遗症作为长期新冠病毒的一部分存在，但它们是否更可能单独出现或以某种组合共同出现尚不清楚。我们的研究旨在填补这一知识空白，通过识别感染后急性期（确诊SARS-CoV-2感染后的30-180天）内同时出现的后遗症模式。
我们使用来自美国全国患者中心临床研究网络的两个大型临床研究网络INSIGHT和OneFlorida+的患者电子病历进行了分析。通过对INSIGHT队列的研究，我们识别出四种长期新冠病毒亚型，它们对应于具有类似病状发生模式的患者群体。这些亚型分别以心脏和肾脏病状（亚型1）、呼吸、睡眠和情绪问题（亚型2）、肌肉骨骼和神经病状（亚型3）以及消化和呼吸系统问题（亚型4）为特征。
这一发现为我们提供了一个突破性的认识：通过量子计算和人工智能技术，我们可以更深入地了解长期新冠病毒的临床亚型，为患者提供更精准的治疗方案。这是一个激动人心的时刻，它预示着我们距离治愈和管理长期新冠病毒又近了一步！
