本研究提出了一种基于时序差分学习的框架，用于实时预测重症监护室患者的死亡率。该方法利用半马尔可夫奖励过程，在高方差不规则时间序列数据中表现出比传统监督学习更强的稳健性，为患者结果预测提供了更可靠的解决方案。