本研究提出了一种新型教师-学生多任务框架，以提高脓毒症死亡率预测的准确性。通过自监督预训练，该框架有效应对血管活性药物评分的动态变化和数据缺失问题，AUROC达到0.82，强调临床和社会因素在重症监护中的重要性，助力早期识别高风险患者。

本研究介绍了一种基于人工智能的持续患者监测平台，旨在实时监测医院中高风险患者的行为。该平台采用先进的计算机视觉技术，物体检测准确率达到92%，能够自动识别患者的孤立、徘徊和未监督运动，具有显著的患者安全潜力。

通过结合多个病灶的成像信息和交叉注意力模块，利用临床和影像数据，发展了一种基于图神经网络的计算机辅助方法，用于识别需要个体化治疗的高风险患者。实验结果表明，该方法在2年无进展生存分类准确性上优于传统监督方法。