النماذج التي يمكنها التنبؤ بحدوث الأحداث قبل وقت مع قلة معدلات الإنذار الخاطئ هي حاسمة لقبول أنظمة دعم القرار في المجتمع الطبي. يتم التعامل عادةً مع هذه المهمة الصعبة كتصنيف ثنائي بسيط، مما يتجاهل الاعتمادية الزمنية بين العينات، بينما نقترح الاستفادة من هذا الهيكل. أولاً، نقدم إطارًا نظريًا مشتركًا يوحّد تحليل البقاء الديناميكي والتنبؤ المبكر بالأحداث. بعد تحليل الأهداف من كلا المجالين، نقترح تقنية تسوية التسميات الزمنية (TLS)، وهي طريقة أكثر بساطة وأفضل أداءً تحافظ على اتساق التنبؤ عبر الزمن. من خلال التركيز على المناطق ذات الإشارة التنبؤية الأقوى، تحسّن TLS الأداء على جميع النماذج الأولية في مهام معيارية كبيرة الحجم اثنتين. تكون المكاسب خاصة ملحوظة في مقاييس ذات صلة سريرية، مثل استرجاع الحدث بمعدلات إنذار خاطئ منخفضة. تقلل TLS عدد الأحداث المهملة بنسبة تصل إلى ضعف ما تم استخدامه سابقًا في التنبؤ المبكر بالأحداث.