2024年4月，北大医信交叉小组于Cell Press细胞出版社旗下期刊Patterns上最新发表了题为“A comprehensive benchmark for COVID-19 predictive modeling using electronic health records in intensive care”的研究论文。该医信交叉研究设计评估了两项新的预测任务——针对COVID-19 ICU患者的结局相关的住院时长预测和早期死亡风险预测，其能更真实地反映出临床实际需求。该工作在西班牙HM医院、华中科技大学同济医院的两项公开数据集上评估测试临床评分方法、机器学习、深度学习等18种预测模型，辅助医生在临床实践中选择合适的模型、识别高风险患者。
该研究由北京大学、北医三院、北大人民医院、爱丁堡大学（英国）联合团队共同完成，作者为：高峻逸#、朱英豪#、王雯清#、王子翔、董桂英、唐雯、王亚沙、Ewen M. Harrison、马连韬*。 阅读更多有关 北大Cell Patterns文章：开源发布COVID-19 重症患者院内健康状况评估基准测试框架
