研究人员开发了一个名为CISM的新型框架，用于预测临床时间序列，该框架将缺失数据视为有价值的信号而非伪影。该方法将每个生理变量转换为时频频谱图，并包含一个显式的缺失流。在MIMIC-IV数据集上进行的院内死亡率预测实验表明，与现有方法相比，CISM在AUROC、AUPRC和F1分数方面取得了优越的性能。 AI
影响 引入了一种利用临床预测中缺失数据的新颖方法，有可能改善患者预后。
排序理由 详细介绍临床时间序列预测新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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