本研究探讨了机器学习在感染监测和脓毒症预测中的应用，提出多种模型以提高诊断准确性和预测能力。研究表明，机器学习能够有效区分感染与非感染患者，并在急诊和ICU中预测脓毒症，具有重要的临床价值。

本研究提出了一种基于多模态Transformer模型的早期脓毒症预测方法，利用ICU入院后36小时内的生理数据和临床笔记进行预测。模型在MIMIC-III和eICU-CRD数据集上表现优异，预测准确度达到70%，AUC为80%。此外，结合深度学习和临床知识，提升了感染监测系统的性能，能够提前预测感染发生。