중환자실 환자에서 응급 상황을 조기에 식별하는 것은 정밀의학의 핵심 구성요소이다. 본 연구에서는 8시간 창 내에서 환자의 임상적 상태를 예측하고, 응급 상황을 예상할 때 경보를 작동시키기 위한 다중기울기 시암(temporal) 모델(MG-SiameseTS)을 제시한다. 이 모델은 편향, 데이터 품질, 해석 가능성과 관련된 문제를 해결하기 위해 기울기 추출기, 대조 학습, 초점 손실, 불균형 손실을 통합한다. 한국의 전남대학교병원에서 신속대응팀이 수집한 실용적인 데이터셋을 사용한 실험 결과는 MG-SiameseTS 모델이 여러 최신 방법에 비해 임상 사건에 대한 예측 능력이 우수함을 보여준다.

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