本研究提出了一种特征工程方法，利用MIMIC-III数据库评估机器学习模型在全因死亡率预测中的应用。结果表明，随机森林模型在高维噪声数据处理方面表现优异，AUC达到0.94，强调了特征工程在提高死亡率预测准确性中的重要性。

本研究探讨了纸质记录向电子健康记录（EHR）过渡的不足，强调EHR在患者数据收集与分析中的重要性。通过MIMIC-III数据库的预测分析，提出个性化护理的新方法，显著提升医疗服务质量与效率。

本文提出了一种将电子医疗记录(EHRs)转化为文本翻译任务的方法，增强了事件插入的灵活性。该方法通过数值和分类特征控制生成提示，评估迷惑度，并在MIMIC-III数据集上表现优越。