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CLIR-Bench是一个针对不规则采样临床时间序列的多模态问答基准，基于ICU记录构建，包含跨越11个临床变量的6,600个问答实例。它揭示了现有通用模型在处理稀疏时间证据方面的困难，突显了开发更强的不规则时间序列推理方法的必要性。
本文提出CISM，一种通道独立的频谱图框架，将缺失视为临床多变量时间序列预测中的预测信号。在MIMIC-IV上的实验表明，它在住院死亡率预测方面优于基线方法。
提出了一种基于扩散的方法来生成不规则临床时间序列，该方法联合建模实验室检测值及其观测模式，使用了来自MIMIC-III的DACMI基准。该模型在类似非随机缺失（MNAR-like）的缺失机制下，捕捉了患者生理状态与检验行为之间的临床有意义依赖关系。
介绍TreeText-CTS，一种将不规则EHR轨迹转换为紧凑、可溯源树路径证据单元的方法，无需患者级摘要。在三个临床基准测试中，它在基于文本的EHR时间序列接口中实现了最先进的AUROC和AUPRC。