Anesthesiology 该研究利用MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU与HiRID四个公开重症监护数据库共203,434例ICU入院记录（2001至2022年，覆盖200余家医院），开发并外部验证了一个多模态深度学习模型，仅使用ICU入科后首个24小时内可获得的时间不变变量、时间序列变量、临床文本记录与胸部X线图像，预测此后住院死亡风险；仅用结构化数据时模型AUROC为0.92（95% CI 0.90至0.93）、AUPRC为0.53（95% CI 0.49至0.57）、Brier分数为0.19（95% CI 0.18至0.20），在eICU八个机构外部验证AUROC为0.84至0.92，而在同时具备临床记录与影像的患
该研究利用MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU与HiRID四个公开重症监护数据库共203,434例ICU入院记录（2001至2022年，覆盖200余家医院），开发并外部验证了一个多模态深度学习模型，仅使用ICU入科后首个24小时内可获得的时间不变变量、时间序列变量、临床文本记录与胸部X线图像，预测此后住院死亡风险；仅用结构化数据时模型AUROC为0.92（95% CI 0.90至0.93）、AUPRC为0.53（95% CI 0.49至0.57）、Brier分数为0.19（95% CI 0.18至0.20），在eICU八个机构外部验证AUROC为0.84至0.92，而在同时具备临床记录与影像的患
该研究利用MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU与HiRID四个公开重症监护数据库共203,434例ICU入院记录（2001至2022年，覆盖200余家医院），开发并外部验证了一个多模态深度学习模型，仅使用ICU入科后首个24小时内可获得的时间不变变量、时间序列变量、临床文本记录与胸部X线图像，预测此后住院死亡风险；仅用结构化数据时模型AUROC为0.92（95% CI 0.90至0.93）、AUPRC为0.53（95% CI 0.49至0.57）、Brier分数为0.19（95% CI 0.18至0.20），在eICU八个机构外部验证AUROC为0.84至0.92，而在同时具备临床记录与影像的患
该研究利用MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU与HiRID四个公开重症监护数据库共203,434例ICU入院记录（2001至2022年，覆盖200余家医院），开发并外部验证了一个多模态深度学习模型，仅使用ICU入科后首个24小时内可获得的时间不变变量、时间序列变量、临床文本记录与胸部X线图像，预测此后住院死亡风险；仅用结构化数据时模型AUROC为0.92（95% CI 0.90至0.93）、AUPRC为0.53（95% CI 0.49至0.57）、Brier分数为0.19（95% CI 0.18至0.20），在eICU八个机构外部验证AUROC为0.84至0.92，而在同时具备临床记录与影像的患