ICU 中脓毒症患者的生命体征预测

该研究使用MIMIC-IV数据库研究了多变量时间序列生命体征数据，并比较了各种聚类算法，选择了一种名为Time2Feat的端到端多变量时间序列聚类系统与K-Means相结合的方法作为最有效的聚类方法。通过分析不同类别之间的临床死亡预后差异，发现不同亚组之间的ICU死亡和住院死亡的风险不同。该研究为多变量时间序列聚类系统在ICU中患者管理和监测中的潜在应用提供了有价值的见解。