时序电子健康记录（Electronic Health Records，EHR）：时序EHR数据通常由各种异构的特征组成（人口统计学特征、各项检查指标、用药情况等）。时序EHR数据的序列深度学习模型可以辅助医生进行合理的临床分析，医生可以以分析结果作为依据来制定有效的临床决策，这些模型可以提高医疗机构的整体治疗效率并降低患者的就诊成本。

参考文献
①《面向时序EHR数据的Next-Period药方预测及ICU转移预测模型研究》
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=ebrKgZyeBkw_Nie9RBdiPqebYRwW2kD-KLbVh2lpn6IEoxKgesBYvFpfE9OFDHE40pcT9rpytz-RqTfaIGD5TBzWoS1TcyNvRc8Rewsr0YL8HR0lpPZNTK01PROKRVJqPajE9kmMd39F8oINlAAx-g==&uniplatform=NZKPT&language=CHS