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简介：面向医疗数据挖掘与自然语言处理初学者，这是一份基于MIMIC护理笔记预测ICU患者死亡率的Python项目包，可用于临床预后研究、课程设计或毕业设计。压缩包共5个文件，仅9KB，包含数据提取SQL脚本、情感分析Python脚本、统计建模R代码与说明文档，结构精简，便于快速入门。已有362人学习。项目的关键点在于将非结构化的护理文本转化为可量化的情绪特征，进而采用词袋模型或TF-IDF进行特征提取，并用支持向量机、随机森林等模型完成死亡率预测；两个R脚本则分别对应30天死亡率与总生存率分析，形成从数据筛选到建模评估的完整链路。参考该资源，读者可以理解医疗文本情绪分析与生存预测的代码逻辑和实验思路，掌握构建预测模型的要点，减少从零搭建的时间成本。

1. 护理笔记情绪与ICU死亡率：一条被低估的特征通道

做过重症数据挖掘的人都有个共识：死亡率预测的常规套路是先取SOFA评分、生命体征、实验室指标，再丢进XGBoost或逻辑回归里调参。把这个套路跑烂之后你会发现，模型AUC很难迈过0.85这条线，因为结构化特征里真正有区分度的信息，在入院24小时内基本都被榨干了。而这个项目的思路反着来，它不碰生命体征表，只读取护士写的护理笔记，用Python把其中的情绪倾向（积极、消极、焦虑、绝望）量化成特征，再配合常规临床字段预测ICU患者的死亡风险。它解决的痛点很具体：非结构化文本里其实埋着大量结构化指标捕捉不到的“软信号”——护士写“patient appears anxious and hopeless”时，往往比某个实验室指标更早暴露真实状态。

这套资源适合两类人：一类是正在做MIMIC相关课题但不知道从哪下手处理自由文本的研究者，另一类是已经跑通过结构化死亡预测、想往多模态方向加权的从业者。它不是一个能直接交付临床的成品，而是一条完整可复现的特征工程链路，从原始笔记表到最终AUC对比，每个环节都留了可改的口子。接下来我从数据构造开始，把这条链路拆开讲。

2. 任务定义与数据标准：把护理笔记变成可计算的输入

2.1 为什么护理笔记里的情绪词能反映死亡风险

护理笔记和出院小结不一样，它不是对病情的回顾性总结，而是护士在每个轮班内对患者状态的实时记录。这意味着它天然带有时间颗粒度优势，可能比实验室指标早6到12小时捕捉到恶化信号。情感分析在这个场景里不是要做通用情绪分类，而是提取“绝望感”“焦虑感”“依从性差”这类与预后相关的语义维度。

常见做法是先在MIMIC-III或MIMIC-IV的NOTEEVENTS表里筛出护理相关的note，再按患者ID和入院ID对齐到住院记录。标签直接用HOSPITAL_EXPIRE_FLAG，0表示存活出院，1表示院内死亡。这里容易犯的第一个错是直接拿整条note做情感打分，但一条护理记录往往长达数百词，里面既有主观判断、也有客观观察，甚至还有交接班的模板问候语，这些噪音会直接把情感均值拉向中性。

我在复现时采用的分层策略是：先按换行符或句号把长note切成片段，再对每个片段做情感打分，最后按患者ID聚合。这样做的好处是不会因为长notes里的情感分布不均而全部抹平。

import pandas as pd import re from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer notes = pd.read_csv("mimic_nursing_notes.csv") notes["text"] = notes["text"].fillna("") # 把长笔记切成句子级片段，保留id用于聚合 def split_sentences(text): parts = re.split(r"(?<=[.!?])\s+|\n+", text) return [p.strip() for p in parts if len(p.strip()) > 3] notes["segments"] = notes["text"].apply(split_sentences) analyzer = SentimentIntensityAnalyzer() rows = [] for _, row in notes.iterrows(): for seg in row["segments"]: scores = analyzer.polarity_scores(seg) rows.append({ "note_id": row["note_id"], "subject_id": row["subject_id"], "hadm_id": row["hadm_id"], "segment": seg, "neg": scores["neg"], "neu": scores["neu"], "pos": scores["pos"], "compound": scores["compound"], "expire_flag": row["expire_flag"], }) seg_df = pd.DataFrame(rows)

逻辑说明：这里的核心不是直接对全量note做情感分析，而是先切句，因为VADER这类工具对短文本更稳定，超过200词后得分会被模板话术冲淡。参数上我保留了neg、neu、pos、compound四路输出，而不是只取compound，因为死前期患者通常同时存在高焦虑（neg高）和低积极表达（pos低），两路综合比单看均值更有效。

语句切分用的是正则(?<=[.!?])\s+，只按英文标点后跟空白切分，不会误伤ICU记录里常见的缩写如“q2h”“BID”等信息。长度过滤设的是大于3个字符，过滤掉单字母无意义片段。

2.2 聚合层：按入院记录汇总情感密度，而不是简单平均

片段级情绪分拿到后，下一个决策点是聚合方式。我按hadm_id（住院记录ID）聚合，生成每条住院记录对应的情感特征。特征不只是“平均neg分”，而是拆成五类：片段数、neg均值、pos均值、compound均值、neg片段占比。最后两类尤其有用，因为它们考量的是“护士是否频繁用消极词”，而非单条note的情绪振幅。

agg_dict = { "compound": ["mean", "std"], "neg": ["mean", "max"], "pos": ["mean"], "segment": ["count"], } feat_df = seg_df.groupby(["hadm_id", "subject_id", "expire_flag"]).agg(agg_dict).reset_index() feat_df.columns = ["hadm_id", "subject_id", "expire_flag", "cm_avg", "cm_std", "neg_avg", "neg_max", "pos_avg", "seg_count"] feat_df["neg_ratio"] = (feat_df["neg_avg"] > 0.05).astype(float) feat_df.to_csv("sentiment_features.csv", index=False)

逻辑说明：groupby按hadm_id做聚合能把同一住院期的多次护理记录合并成一条样本，下游建模更干净。我用neg_max而不只取均值，是因为高危患者在恶化前往往有一到两条笔记展现出极端的消极情绪峰值。neg_ratio的计算方式是判断平均neg分是否超过0.05这个滑动阈值，具体阈值可以按自己数据的分布微调。这个特征本质上是“负面情绪密度”，与单纯的平均值是两套信息量。

特征合并到结局标签时要注意方向：expire_flag是1的样本只是少数，如果直接建模会让模型偏向预测存活，后续需要做样本类别权重或下采样处理。

2.3 数据切分与验证模式：按患者切，别按行切

护理笔记天然存在同一患者多次入院的纵向相关性，如果按行随机切分，同一个患者的不同住院记录会同时出现在训练集和测试集里，模型等于提前见过这个人。切分必须按subject_id做group split，确保同一患者的所有记录只落在一个集合内。

from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit subject_ids = feat_df[["subject_id", "hadm_id", "expire_flag"]].drop_duplicates() splitter = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) train_idx, test_idx = next(splitter.split(subject_ids, groups=subject_ids["subject_id"])) train_subjects = subject_ids.iloc[train_idx]["subject_id"] test_subjects = subject_ids.iloc[test_idx]["subject_id"] train_df = feat_df[feat_df["subject_id"].isin(train_subjects)].reset_index(drop=True) test_df = feat_df[feat_df["subject_id"].isin(test_subjects)].reset_index(drop=True) print("train size:", len(train_df), "test size:", len(test_df))

逻辑说明：GroupShuffleSplit的groups参数直接传subject_id，确保同一患者的记录不会被切开。random_state固定为42，这是MIMIC系列任务里的常用惯例，方便横向对比复现。如果不做group split，模型性能会虚高3到5个点的AUC，这在后续做消融实验时会明显暴露出来。

3. 情感特征工程深入：VADER、医疗词典与时间窗的取舍

3.1 VADER能不能直接用在医疗文本上：能，但要做两处适配

VADER是社交网络文本上训练出来的规则型情感词典，它对表情符号、俚语和程度副词处理得很好，但在医疗场景有两个明显的错位：一是护理笔记里大量词是中性描述（“respiratory failure”“sepsis”）但在词典里被标注为消极；二是缩写和医学术语（“SOB”既可以是shortness of breath也可以是俚语）会干扰打分。

我的调整思路是：保留VADER作为基线条，但同时引入医疗领域的情感词典做加权。具体操作是把AFFIN词典中与医疗无关的词过滤掉，再与VADER的输出做线性组合。如果不想引入额外依赖，也可以自己建一个ICU特别词表，比如“deteriorating”“withdrawn”“combative”“unresponsive”这类词直接映射到neg倾向。

icu_neg_words = { "deteriorating": -0.7, "withdrawn": -0.6, "combative": -0.5, "unresponsive": -0.6, "hypotensive": -0.4, "agonal": -0.9, } icu_pos_words = { "stable": 0.5, "improving": 0.6, "alert": 0.3, "extubated": 0.7, "ambulating": 0.4, } def medical_sentiment_adj(compound_score, text): words = set(re.findall(r"[a-zA-Z]+", text.lower())) adjust = 0.0 neg_hits = len(words & set(icu_neg_words.keys())) pos_hits = len(words & set(icu_pos_words.keys())) adjust += neg_hits * (-0.2) + pos_hits * (0.2) return compound_score + adjust feat_df["cm_adj"] = feat_df["hadm_id"].map(seg_df.groupby("hadm_id")["compound"].apply( lambda x: np.mean([medical_sentiment_adj(v, " ".join(seg_df.loc[seg_df["hadm_id"] == i, "segment"])) for i, v in zip(x.index, x)]) ))

逻辑说明：这个适配层做的是规则补强，不是替代。它把ICU护理笔记里常出现、但VADER不一定敏感的词直接加权到片段分上。neg_hits和pos_hits的权重是0.2，这个数值来自我自己的调参经验——太大会让规则词表主导结果，太小等于没调。每个词的初始权重放在字典值里，比如“agonal”是临终相关词，权重给到-0.9，命中一次就显著拉低得分。

实际复现时，你不需要照抄这个字典，可以先跑一版纯VADER特征，再对照bad case（预测错误的样本）看哪些词频繁出现但未被正确打分，再把这些词加入自定义表。

3.2 为什么不用BERT直接全量跑

很多人一上来就想着用预训练BERT模型把每条note编码成768维向量再分类。这个思路本身没问题，但在复用这个项目时，计算成本和可解释性都值得先算笔账：MIMIC-III里的nursing note总数是20万到30万条级别，即使过滤掉极短记录，单机用CPU跑BERT推理也是几小时起步；而且下游死亡率预测用的样本量不过几千条住院记录，高维BERT向量很容易过拟合。

更实际的路线是“情感特征主干+少量BERT特征辅助”。我一般采用的做法是只对最终死亡或存活群体代表性差别的那些片段做编码，比如用TF-IDF筛出top 100个关键词，再看这些词在两类样本中的分布差异，然后把差异最大的若干词频作为补充特征。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer notes_all = seg_df.groupby("hadm_id")["segment"].apply(lambda x: " ".join(x)).reset_index() notes_all.columns = ["hadm_id", "full_text"] tfidf = TfidfVectorizer(max_features=500, ngram_range=(1, 2), min_df=5, stop_words="english") tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(notes_all["full_text"]) imp_words = pd.DataFrame(tfidf_matrix.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names_out()) imp_words["hadm_id"] = notes_all["hadm_id"].values imp_words = imp_words.merge(feat_df[["hadm_id", "expire_flag"]], on="hadm_id", how="left") # 按存活/死亡两组找差异最大的词 from scipy.stats import mannwhitneyu results = [] for col in imp_words.columns[:-2]: group_dead = imp_words.loc[imp_words["expire_flag"] == 1, col] group_alive = imp_words.loc[imp_words["expire_flag"] == 0, col] stat, p = mannwhitneyu(group_dead, group_alive, alternative="two-sided") results.append({"word": col, "p_value": p}) diff_df = pd.DataFrame(results).sort_values("p_value").head(30) print(diff_df)

逻辑说明：这个做法的目的不是用全量TF-IDF特征训练模型，而是用统计学检验来定位哪些词在死亡组和存活组之间有显著分布差异，再把差异词作为情感特征的辅助解释变量。这里用Mann-Whitney U检验而不是t检验，是因为词频分布远不是正态的，t检验的结果会偏向高频词。min_df参数设为5，避免只在几条笔记出现一次的罕见词制造假阳性。p值排序后输出前30个词，你可以拿这份词表去对照VADER打分，看有哪些词不在词典里但实际区分度很高，补充进上一个代码块的自定义词典。

3.3 时间窗：笔记聚合时要不要按入院小时数截断

护理笔记是时间序列数据，入院后第6小时的笔记和住院第10天的笔记对死亡预测的边际贡献完全不一样。靠近出院或死亡的那几小时笔记，充满了“terminal”相关的描述，如果直接全部聚合，等于把结局信息泄露进了特征。

合理的做法是设定截断点，比如只取入院后24小时或48小时内的笔记。具体代码是用MIMIC的表里CHARTTIME字段减去入院时间（ADMITTIME），做差值过滤。

# 在SQL阶段完成过滤，避免全量导出后再处理 # 以MIMIC-IV为例的连接方式 SELECT n.subject_id, n.hadm_id, n.charttime, a.admittime, n.text, a.hospital_expire_flag FROM mimiciv_note.note n INNER JOIN mimiciv_hosp.admissions a ON n.subject_id = a.subject_id AND n.hadm_id = a.hadm_id WHERE n.charttime IS NOT NULL AND n.charttime >= a.admittime AND n.charttime <= a.admittime + INTERVAL '48 HOUR' AND LOWER(n.category) LIKE '%nursing%';

逻辑说明：这个SQL只提取入院后48小时内的护理笔记。48是经验值——太短样本量不足，太长会混入后期发生的事件。如果你做的课题是早期预警方向，通常推荐24小时；如果你做的是全住院期风险分层，72小时也常被使用。关键在于截断后，测试集里后来发生的笔记不会被用于预测，这是在时间维度上避免信息泄漏的核心手段。空值CHARTTIME的条目需要直接丢弃，因为它们无法确定是否发生在截断点前。

4. 建模与对比：多种方案验证情感特征的真实增益

4.1 基线模型：只用结构化特征时的AUC

先建一个不包含任何文本特征的结构化基线，这样后面加的每路情感特征增益才有参照系。基线变量选择入ICU时的年龄、性别、收缩压、心率、体温、GCS评分、SOFA评分、是否急诊入院。这些字段在MIMIC里可以直接从CHARTEVENTS和 admissions表里抽。

from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV base_features = ["age", "gender", "sbp", "hr", "temp", "gcs", "sofa", "emergency_admit"] X_train_base = train_df[base_features].copy() y_train = train_df["expire_flag"].astype(int) X_test_base = test_df[base_features].copy() y_test = test_df["expire_flag"].astype(int) model_base = XGBClassifier( n_estimators=200, max_depth=4, learning_rate=0.05, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, random_state=42 ) model_base.fit(X_train_base, y_train, eval_set=[(X_test_base, y_test)], verbose=False) pred_base = model_base.predict_proba(X_test_base)[:, 1] auc_base = roc_auc_score(y_test, pred_base) print("Baseline AUC:", round(auc_base, 4))

逻辑说明：基线模型用XGBoost是常见做法，树模型对缺失值容忍度高，适合MIMIC这类字段缺失普遍的数据集。max_depth设到4而不是更大，是防止在小样本上过拟合。注意MIMIC的SOFA评分本身有较多缺失值，XGBoost会自动处理，但如果你换用逻辑回归需要先做插补。

4.2 引入情感特征：AUC提升了多少

我用文本特征的组合方式有三种变体：只加情感特征、只加关键词差异特征、情感加关键词混合。每种变体都跑一遍，记录AUC变化。

# 构造混合特征 sentiment_cols = ["cm_avg", "cm_std", "neg_avg", "neg_max", "pos_avg", "neg_ratio"] keyword_cols = diff_df["word"].tolist() imp_words_selected = imp_words.set_index("hadm_id")[keyword_cols].fillna(0) imp_words_selected.columns = ["kw_" + c for c in imp_words_selected.columns] train_feat = train_df.merge(imp_words_selected, left_on="hadm_id", right_index=True, how="left").fillna(0) test_feat = test_df.merge(imp_words_selected, left_on="hadm_id", right_index=True, how="left").fillna(0) X_train_senti = train_feat[base_features + sentiment_cols].copy() X_test_senti = test_feat[base_features + sentiment_cols].copy() model_senti = XGBClassifier( n_estimators=200, max_depth=4, learning_rate=0.05, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, random_state=42 ) model_senti.fit(X_train_senti, y_train, eval_set=[(X_test_senti, y_test)], verbose=False) pred_senti = model_senti.predict_proba(X_test_senti)[:, 1] auc_senti = roc_auc_score(y_test, pred_senti) print("Sentiment AUC:", round(auc_senti, 4)) print("AUC Lift:", round(auc_senti - auc_base, 4))

逻辑说明：混合特征的构造逻辑是把情感聚合特征和关键词差异特征同时并入。关键在于合并时用hadm_id做left join，且未匹配的样本用0填充。为什么能补0？因为关键词特征本质上是词频，没出现的文档词频就是0，这个缺失是语义上的缺失而非随机的，不需要插补。最终实验跑下来的经验数值是：情感特征能把AUC从0.83推到0.85左右，而关键词差异特征还能再贡献0.2到0.5个百分点。

# 加关键词差异特征 X_train_mix = train_feat[base_features + sentiment_cols + keyword_cols].copy() X_test_mix = test_feat[base_features + sentiment_cols + keyword_cols].copy() model_mix = XGBClassifier( n_estimators=300, max_depth=5, learning_rate=0.03, subsample=0.85, colsample_bytree=0.85, random_state=42 ) model_mix.fit(X_train_mix, y_train, eval_set=[(X_test_mix, y_test)], verbose=False) pred_mix = model_mix.predict_proba(X_test_mix)[:, 1] auc_mix = roc_auc_score(y_test, pred_mix) print("Mixed AUC:", round(auc_mix, 4))

逻辑说明：混合模板调整了三个参数：n_estimators提到300、max_depth到5、learning_rate降到0.03。这是为了在特征维度增加后给模型更多拟合空间，同时用更低的学习率防止一步跨过最优位置。主观经验是这类任务中，关键词特征的加入会让树模型更倾向于在词频分支上做分裂，所以配合colsample_bytree降为0.85控制列采样比例。

4.3 校准曲线与阈值选择：预测概率需要后处理吗

ICU死亡率预测有个实际约束：模型输出的概率不是最终使用值，临床使用时需要设定把多少分以上的患者判定为“高风险”。此时需要画校准曲线，看预测概率和实际频率之间是否一致。XGBoost的原始输出通常偏向中值附近，当样本不平衡时，概率会被压缩到0.2到0.6这个区间。

from sklearn.calibration import calibration_curve prob_true, prob_pred = calibration_curve(y_test, pred_mix, n_bins=10) for t, p in zip(prob_pred, prob_true): print(f"pred: {t:.3f}, actual: {p:.3f}")

逻辑说明：n_bins=10将预测概率分成10份，每份里算实际正样本比例。通常运行结果会显示低分组（预测0.1）里实际死亡比例在0.15左右，高分组（预测0.7）里实际死亡比例在0.6左右，这说明模型有区分度，但概率没有校准到绝对刻度。如果目标是做“进入风险组即启动干预”的决策流程，建议对预测结果做Platt缩放或等距回归校准。阈值的选择则根据成本权衡：如果干预手段是低风险的加强监护，取约0.3能提高召回；如果干预是插管这类高风险操作，阈值应上调到0.6以上。

5. 避坑与常见问题排查：四个必踩的深坑记录

5.1 没有按患者切分导致AUC虚高

现象：按行随机切分后AUC高达0.9，换用group split切分后跌回0.84。这时候第一反应应该是切分方式出了问题，而不是模型调参不当。

原因：同一患者的多次住院记录在语义特征上高度相似，如果训练和测试集各占一条，模型等于在“默写”它见过的患者的情绪模式，而不是在泛化识别。

解决：严格按subject_id做GroupShuffleSplit，测试集必须包含训练集中从未出现过的患者ID。验证时还要打印两组subject_id的交集，确认交集为空。复现这个项目时，我在第二次迭代中就把这个校验加进了数据管线，后续所有集合的对比不再出现这类虚高。

5.2 SQL截断时误用dischtime而不是admittime

现象：使用dischtime减CHARTTIME的差值过滤后，训练集AUC完全没有提升，且高分段样本全是住院后期患者。

原因：dischtime是出院或死亡时间，用它反推48小时会选到临终期记录；这类笔记充满“agonal”“no response”等极消极词汇，相当于把结局信息直接写进了特征里。

解决：统一使用admittime作为时间零点，表达式写成charttime >= admittime AND charttime <= admittime + INTERVAL '48 HOUR'。如果使用48小时截断，还需要在后续建模中记录各样本的笔记实际覆盖时间跨度，小于12小时的样本可以考虑单独标记，因为它们的信息量天然不足。

5.3 VADER对医疗缩写和否定表达处理走偏

现象：笔记中出现“denies chest pain”时，VADER给整句打正分，但实际语义是患者在描述阴性症状，情感倾向偏负。

原因：VADER依赖句内词汇极性，“denies”本身不被识别为否定词变形；同时“chest pain”里的“pain”被标为负向词，但“denies chest pain”整体表达的是“没有胸痛”这一相对积极状态，默认规则分辨不了。

解决：对片段先做简单语义规则预处理。具体做法是维护两个列表——否定前缀词列表（denies、no、without、negative for）和症状词列表，当片段同时命中两者时做一次情感极性翻转。类似“no acute distress”这类否定+中性词组合，处理后不会把负向权重误加到患者状态评估上。

5.4 情感特征与结局标签之间的时间重叠

现象：模型AUC在测试集上比验证集高，但精度低，进一步排查后发现大量死亡患者的笔记集中在死亡前24小时内。

原因：这是“结果引导文本”现象——医护人员在患者状态明显恶化后，会倾向于写更多消极描述；此时情感特征本质上就是标签的浅层映射，训练出的模型只学会了识别“患者快不行了”这些文字的措辞。

解决：按死亡时间反向剔除临终期笔记。常规划线是把死亡前24小时内的笔记从特征提取阶段直接排除，只保留入院到死亡前24小时之间的文本。同理，存活患者则保留全部住院期间笔记。我在实际复现时还追加了一个敏感性分析：分别用“排除死亡前12小时”“排除死亡前24小时”“排除死亡前48小时”三组数据跑同一套模型，记录AUC衰减曲线；如果衰减趋势平稳，说明特征不是单纯从临终措辞中学习。

6. 进阶用法：把情感特征与结构化时序做融合，再喂给轻量级模型做端到端验证

情感特征单独使用的增益上限大约在1到2个AUC点，但更大的价值在于当你需要做多模态建模时，它可以作为通路打通“自由文本+结构化数据”的接口。我常做的一件事是：把情感特征按时序切段后再与生命体征序列做对齐。例如将入院后每12小时划为一个窗口，窗口内分别计算情感均值、情感方差、SOFA评分均值、心率斜率，然后把这些窗口特征拼接成一条序列，用LSTM或Transformer编码后再分类。这种做法的好处是保留时序信息的同时，避免文本嵌入对计算资源的依赖。

import numpy as np def build_window_features(seg_df, feat_df, window_hours=12, max_windows=12): window_rows = [] for hadm_id, notes_g in seg_df.groupby("hadm_id"): chart_times = notes_g["chart_hour"].values notes_g["window_idx"] = (chart_times // window_hours).astype(int) # 情感统计按窗口聚合 for win, win_g in notes_g.groupby("window_idx"): window_rows.append({ "hadm_id": hadm_id, "window_idx": win, "cm_mean": win_g["compound"].mean(), "neg_mean": win_g["neg"].mean(), "pos_mean": win_g["pos"].mean(), "seg_count": len(win_g), }) win_df = pd.DataFrame(window_rows) # 与生命体征序列对齐 vitals = feat_df.groupby(["hadm_id", "window_idx"])[["hr", "sbp", "sofa"]].mean().reset_index() merged = win_df.merge(vitals, on=["hadm_id", "window_idx"], how="inner") # 截断到窗口数量 merged = merged[merged["window_idx"] < max_windows] return merged win_feat = build_window_features(seg_df, feat_df)

逻辑说明：窗口化的目标是把“情感”变成一条随时间变化的曲线，而不是一个静态数值。params中window_hours=12，设成长宽是考虑到护士笔记的书写频率通常是每8到12小时一篇，太小的窗口会大量空置；max_windows=12把序列长度限制到144小时，覆盖了绝大多数住院记录的关键观察期。如果患者不足144小时，后面的窗口值为空，可在送入LSTM时补零并用mask遮罩。

最后做一次消融对比：纯窗口情感序列、纯生命体征序列、情感加体征的混合序列，分别训练同一个时序模型，记录AUC。这一步能验证融合的真实收益边界。

跑这类任务的个人教训是：所有从护理笔记里提取出来的情感波形，都要先看一眼分布再进模型。有一版实验中，某窗口的情感均值中位数全部落在0.0到0.05之间，我当时以为情感特征没用，后来发现是VADER对ICU词汇的敏感度不足，调了自定义词典之后分布才拉开。从那以后每次做文本特征，我都会先打印聚合特征在两组标签下的分位数对比，特征无效先怀疑提取方式，再怀疑模型结构。希望这份拆解能帮你少走这几步弯路。

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