研究人员开发了一种用于临床路径预测性监控的新管道，集成了数据提取和时间重构来分析患者轨迹。这个面向过程的框架允许从不断变化的患者数据中持续估计风险，克服了传统回顾性方法的局限性。该系统在 COVID-19 患者数据上进行了评估，使用 Logistic Regression 实现了 0.906 的 AUC，表明随着更多临床事件的可用，预测性能显著提高。 AI
影响 这项研究提供了一种持续改进医疗保健风险估计的新方法，有可能通过动态监控改善患者预后。
排序理由 这是一篇详细介绍医疗保健领域预测性监控新管道的研究论文。
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arXiv:2605.03895v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents a reproducible and process-aware pipeline for predictive monitoring of clinical pathways. The approach integrates data lifting, temporal reconstruction, event log construction, prefix-based representations, and p…
This paper presents a reproducible and process-aware pipeline for predictive monitoring of clinical pathways. The approach integrates data lifting, temporal reconstruction, event log construction, prefix-based representations, and predictive modeling to support continuous reasoni…