להרכב המיקרוביום )כינוי למיקרואורגניזמים החיים בגוף האנושי ולגנום שלהם( ישנו יכולת
להשפיע על ביטוי מחלות שונות בבני אדם, דבר הנחקר לרוב על ידי מיפוי וניתוח גנום זה. במחקר
זה ביקשנו לבחון האם למידת מכונה היא כלי אמין לניבוי מצב מחלה על סמך מיקרוביום המעי
בלבד, עבור מחלות קרדיומטבוליות שונות. המחקר כלל השוואה בין מודלים שונים ביכולתם לניבוי
מצב מחלה, ומציאת החיידקים המשפיעים ביותר על מודלים אלו. במחקר זה השתמשנו במודלים
מסורתיים של למידת מכונה, כגון מודל יער המבוסס על עצי החלטה, מודל מבוסס בוסטינג, מודל
המבוסס על רגרסיה ועוד, בנוסף לשיטות מדידת חשיבות תכונות. במחקר נמצא כי חלק מהמודלים
יכולים לשמש כמאבחנים יעילים )מעל 90% דיוק עבור חלק מהמחלות(. בנוסף, נמצאו קשרים בין
נוכחות חיידקים ספציפיים ומחלות, כגון Coli .E ומחלת הסוכרת, וחיידקים מסוג Streptococcus
ומחלת לב איסכמית. ממצאים אלו מראים כי למידת מכונה יכולה להיות פתרון מדויק, יעיל וזול
עבור אבחון מחלות קרדיומטבוליות, ובנוסף כי למיקרובים המעי השפעה רבה על מחלות אלו. ניתן
ליישם מודלים נוספים ושיטות חדשות כדי לשפר עוד יותר את דיוק הניבוי.