환자 결과와 자원 관리를 위해 중환자실에서 의학적 사건을 미리 예측하는 것은 매우 중요하다. 예측 모델을 활용하여 의료 제공자는 심정지, 패혈증 또는 호흡 부전과 같은 문제를 미리 예상할 수 있다. 최근, 기계 학습을 사용하여 임상적 증상 발현 전에 유해한 의학적 사건의 발병을 예측하는 연구가 급증했다. 그러나 이러한 모델은 특정 유해 사건의 발생에 대한 시간적 예후 예측을 제공하지만, 그 해석 가능성은 여전히 어려운 과제로 남아있다. 본 연구에서는 임상 경로를 설명하고 해석 가능한 통찰력을 제공하기 위해 유해 사건 발생 예측의 맥락에서 신경 시간 점 과정의 적용 가능성을 탐구한다. 실험은 6개의 최첨단 신경 점 과정과 6개의 중환자 관리 데이터 세트를 대상으로 하며, 각 데이터 세트는 뚜렷한 유해 사건의 발병에 초점을 맞춘다. 본 연구는 사건 예측에서 신경 시간 점 과정의 새로운 응용 분야를 제시한다.
