연구팀은 ICU 환자의 혼돈 위험도를 예측하기 위해 빛 세기와 음압 수준과 같은 환경 요인을 활용하는 방법을 연구했어요. 4가지 순차 신경망 모델을 평가한 결과, 음향 데이터가 가장 강력한 예측력을 보였으며, 빛과 음향 데이터를 결합하면 단기 예측 성능이 향상됐어요. 연구 결과, 음향 센서 데이터를 활용하면 임상적으로 의미 있는 예측 신호를 얻을 수 있으며, 다중 모드 ICU 예측 및 예방 전략을 개선할 수 있는 실용적인 방법을 제시했어요.