生存分析为不完整事件时间数据提供了重要见解。我们提出了一种通用方法，结合预测概率特性和评分规则，通过神经网络实现高效优化，展现出优越的预测性能。

STRODE是一种能够学习时间序列数据的时间和动态的概率微分方程，无需时间注释。该方法成功地推断了时间序列数据的事件时间，并在实验中表现出与现有技术相当或更好的性能。