心脏病学中的个性化治疗必不可少的是鉴定患者表型，并解释其与后期治疗后结局的关联，例如在经导管主动脉瓣置换术中。通过无监督的聚类方法获得表型后，一种方法是使用机器学习来预测群集成员资格，以解释定义每个群集的患者特征。在以前的工作中，我们由于易于解释性而使用了决策树，这在捕获数据中的复杂关系方面受到限制。我们通过将Shapley添加说明（SHAP）值与高级机器学习算法集成在一起来缓解此问题。为了展示我们的方法，我们使用来自581位TAVR患者的单中心数据确定了六个不同的患者簇，并使用K-均值进行了各种分类器来对群集成员进行分类，并具有最佳的梯度增强性能（F1得分：0.879）。形状值用于解释集群成员资格，揭示了影响结果的关键特征。例如，肌酐水平和环形区域是高风险表型的重要预测指标。这种基于Shap的方法将模型的复杂性与解释性平衡，从而为患者表型提供了强大的，详细的见解。1。简介