肌肉爆发力是预测寿命的重要指标，优于单纯肌肉力量。研究表明，爆发力差的人死亡风险高达6倍。普通人应训练爆发力，以应对日常活动和意外。科学训练可延缓爆发力衰退，训练方法包括快速伸缩复合训练和负重爆发力训练。

感染性休克是由脓毒症引起的严重循环障碍，病死率高达55.5%。华中科技大学研究团队提出了一种基于TOPSIS的分类融合模型（TCF），整合7种机器学习模型，有效预测ICU感染性休克患者28天内的死亡风险，为临床提供早期预警工具。

本研究提出了一种改进的电子健康记录预测模型，通过间接插补和特征可信度学习，能够更准确地预测住院病人的死亡风险。该模型在多个数据集上表现优于现有方法，有效解决了医疗数据中的缺失值问题，为个性化医学提供了新的见解和应用。

本文介绍了 SurvLIMEpy 工具包，支持生存分析数据的局部特征重要性计算及可视化。研究了多种生存模型的表现，特别是深度学习方法 DySurv 和 DeepSurv 在 ICU 死亡风险估计中的优越性，并提出了新的生存分析工具和模型，以提高预测准确性和临床应用效果。