MIMIC-\RNum{4}-Ext-22MCTS：一个包含2200多万事件的具有相对时间戳的临床时间序列数据集，用于风险预测

本研究解决了高质量临床事件时间序列数据不足的问题，提出了一种新的框架来提取临床事件以及其时间戳，从结构化的MIMIC-IV-Note中构建了一个包含22,588,586个事件的数据集。研究表明，基于该数据集微调的模型在医疗问答和临床试验匹配任务上表现出显著的性能提升，旨在推动临床风险预测的准确性。