arXiv · cs.AI · Chenyang Wang, Theresa Jiawei Tang, Xinran Liu, Xinyu Lu, Xulei Yang2026-11-02 13:00 · 8 小时前模型评分35

邻居事件曲线增强（NECA，Neighbor Event-Curve Augmentation）：用邻居事件曲线增强多时间跨度重症监护病房（ICU，Intensive Care Unit）恶化预测

NECA: Neighbor Event Curve Augmentation for Multi-Horizon ICU Deterioration Prediction

导读

研究者提出邻居事件曲线增强（NECA，Neighbor Event-Curve Augmentation），一种与模型无关的方法：检索早期窗口特征相似的历史患者，将其后续器官功能障碍事件发生时间转换为6h、12h、24h、42h的累积事件曲线特征，拼接到原患者表示后供下游预测器使用。

分类置信度

中 · 待人工复核

来源级别：媒体与个人

应用领域：医疗与生命科学

事件类型：研究发布

证据摘录

“We propose Neighbor Event-Curve Augmentation (NECA), a model-agnostic method that retrieves training-set patients with similar early-window profiles and converts their subsequent organ dysfunction event onset times into cumulative event-curve features over 6h, 12h, 24h, and 42h.”
“The source code will be publicly released upon acceptance of this paper.”

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