MEET-Sepsis: Multi-Endogenous-View Enhanced Time-Series Representation Learning for Early Sepsis Prediction

📄 arXiv: 2510.15985v2 📥 PDF

作者: Zexi Tan, Tao Xie, Binbin Sun, Xiang Zhang, Yiqun Zhang, Yiu-Ming Cheung

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-13 (更新: 2025-10-21)

备注: Accepted to PRICAI 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MEET-Sepsis：用于早期脓毒症预测的多内生视图增强时间序列表示学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 脓毒症预测 时间序列分析 多视图学习 注意力机制 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有脓毒症预测方法难以有效捕捉ICU数据中微弱的早期时间信号，导致预测精度受限。
  2. 论文提出多内生视图表示增强（MERE）机制，结合级联双卷积时间序列注意力（CDTA）模块，提升时间序列表示能力。
  3. MEET-Sepsis框架仅需SOTA方法20%的ICU监测时间，即可实现具有竞争力的预测精度，显著提升早期预测效率。

📝 摘要（中文）

脓毒症是一种危及生命的感染综合征，在重症监护病房（ICU）中死亡率很高。早期和准确的脓毒症预测（SP）对于及时干预至关重要，但由于早期表现不明显和死亡率迅速上升，这仍然具有挑战性。虽然人工智能提高了SP的效率，但现有方法难以捕捉到微弱的早期时间信号。本文提出了一种多内生视图表示增强（MERE）机制来构建丰富的特征视图，并结合级联双卷积时间序列注意力（CDTA）模块进行多尺度时间表示学习。所提出的MEET-Sepsis框架仅使用SOTA方法所需的20%的ICU监测时间即可实现具有竞争力的预测精度，从而显著推进了早期SP。广泛的验证证实了其有效性。代码可在https://github.com/yueliangy/MEET-Sepsis获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决早期脓毒症预测问题。现有方法的痛点在于难以有效捕捉ICU监测数据中微弱的早期时间信号，导致预测精度不高，且需要较长的监测时间。

核心思路：论文的核心思路是通过多内生视图表示增强（MERE）机制，从不同角度提取和增强时间序列特征，从而构建更丰富的特征表示。同时，利用级联双卷积时间序列注意力（CDTA）模块，学习多尺度的时间依赖关系，提升模型对时间序列的理解能力。这样设计的目的是为了更有效地捕捉早期脓毒症的细微变化。

技术框架：MEET-Sepsis框架主要包含两个核心模块：MERE和CDTA。MERE模块负责构建多视角的特征表示，CDTA模块负责学习时间序列的多尺度依赖关系。整个框架的流程是：首先，利用MERE模块对原始时间序列数据进行特征增强，生成多个特征视图；然后，将这些特征视图输入到CDTA模块中，学习时间序列的表示；最后，利用学习到的表示进行脓毒症预测。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于MERE机制和CDTA模块的结合。MERE机制通过构建多视角的特征表示，弥补了现有方法单一视角的不足。CDTA模块通过级联双卷积和时间序列注意力机制，能够更有效地学习时间序列的多尺度依赖关系。与现有方法相比，MEET-Sepsis能够更有效地捕捉早期脓毒症的细微变化，从而提高预测精度。

关键设计：MERE模块的具体实现方式未知，但可以推测其可能采用了不同的特征提取方法或数据增强技术，以生成不同的特征视图。CDTA模块的关键设计在于级联双卷积结构和时间序列注意力机制。级联双卷积结构能够捕捉不同尺度的时间依赖关系，时间序列注意力机制能够突出重要的时间步。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MEET-Sepsis框架仅使用SOTA方法所需的20%的ICU监测时间，即可实现具有竞争力的预测精度，显著提升了早期脓毒症预测的效率。具体性能数据和对比基线在论文中有所描述，但此处无法得知具体的数值提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于重症监护病房（ICU）的早期脓毒症预测，帮助医生及时发现高危患者并进行干预，从而降低脓毒症的死亡率。该技术还可扩展到其他需要早期预警的疾病预测领域，例如心力衰竭、急性肾损伤等，具有重要的临床应用价值和潜在的社会效益。

📄 摘要（原文）

Sepsis is a life-threatening infectious syndrome associated with high mortality in intensive care units (ICUs). Early and accurate sepsis prediction (SP) is critical for timely intervention, yet remains challenging due to subtle early manifestations and rapidly escalating mortality. While AI has improved SP efficiency, existing methods struggle to capture weak early temporal signals. This paper introduces a Multi-Endogenous-view Representation Enhancement (MERE) mechanism to construct enriched feature views, coupled with a Cascaded Dual-convolution Time-series Attention (CDTA) module for multi-scale temporal representation learning. The proposed MEET-Sepsis framework achieves competitive prediction accuracy using only 20% of the ICU monitoring time required by SOTA methods, significantly advancing early SP. Extensive validation confirms its efficacy. Code is available at: https://github.com/yueliangy/MEET-Sepsis.