NECA：相似患者事件曲线增强ICU恶化预测

Chenyang Wang 等研究者提出 NECA，一种模型无关的 ICU 病情恶化预测增强方法：检索早期数据相似的训练集患者，把其后续器官功能障碍事件发生时间转化为 6h、12h、24h 和 42h 的累积事件曲线特征，拼接后供下游预测器使用。 研究者在 PhysioNet 2012 与 MIMIC-IV 子集上验证了该方法。论文目前为 arXiv 预印本，作者称论文被接收后其源代码将公开发布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。