该研究利用病人处方数据改进了急性肾损伤预测模型，通过提取电子健康记录中的处方信息，建立了一个新的预测程序。结果显示，该方法在急性肾损伤预测中明显改善，超过了基线模型，表明药物数据在重症监护设置中预测急性肾损伤具有相关性。

本文介绍了一种可伸缩的端到端分类器，用于预测败血症发作。该分类器使用生理时间序列和药物数据，并能在真实临床数据中工作。通过使用多元高斯过程模型和回归神经网络，该分类器在医院数据中表现优于新闻评分，改进了19.4％和55.5％。