时序图病人时序图疾病风阴预测方法MTPGraph中病人时序图将每位病人原始EHRs数据中的时序临床事件转变为时序图，为所有病人提供了一种一致性表示形式，并考虑了不同临床事件之间的时序关系

在形成图的过程中，将用药进行了粗粒度划分，例如，'地高辛（Digoxin）'和万爽力（Vasorel）'可归类为’抗心绞痛药物（AntianginalAgents）'

画像图的节点表示粗粒度医疗事件（即，疾病名称，粗粒度用药，化验名称等）；根据临床事件的时间戳来形成有向边，可以捕捉任意两个医疗事件之间的时序关系；边权重反映出相邻两个医疗事件之间的平均时间间隔，边越粗权重越大，则平均时间间隔越短，这种表示形式简便直观，易于捕捉到不同临床事件之间时序关系的强弱

从疾病风阴预测方法MTPGraph中可为各种分析任务捕捉到综合全面的信息

在构建时序图时，与文献不同的是需要根据实际的数据格式进行以下几方面考虑：首先需要从病人电子健康档案记录中抽取临床事件，根据中国药典（ChinesePharmacopoeia）将其划分为粗粒度医疗事件，基于相对应的时间戳形成时序序列，最后将得到的粗粒度事件序列转变成时序图

基于图的表示方式能够用更简洁的方式捕捉到隐藏在事件序列中的时序关系，并且在时序序列中拥有一致顺序重复出现的事件对在时序图中只出现一次，意味着这种表示形式能够帮助抵制稀疏性及不规则观察

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