異なるICUコホート間で一般化可能なクラスタリング結果を得るためには、以下の手順や考慮事項が重要です：
特徴量の適切な再現：元の研究で使用された特徴量を可能な限り正確に再現する必要があります。特定のデータ制約や情報不足があれば、代替手法や近似値を用いて対応します。
クラスタリング手法の再現：元の研究で使用されたクラスタリング手法を厳密に複製し、同じ方法論で新しいデータセットに適用します。これにより、アルゴリズム自体からくるバイアスや変動性を排除し、データそのものだけを比較することが可能です。
安定性評価：Consensus clusteringなど安定したアンサンブルクラスタリング手法を使用して、異なる数のクラスター解決策（K）ごとに安定性評価指標（consensus index）や可視化プロット（ordered consensus matrices, CDFs, tracking plot）を活用して最適解を見つけます。
類似性分析：他コホートと比較して各クラスター解決策内部および間で類似性分析を行い、共通点や相違点を明らかにします。また、医療的意義・臨床的有益さも考慮しながら結果解釈と説明力向上に努めます。
多角的アプローチ：単一視点では難しい問題でも多角的アプローチ（例えば深層埋込み学習モデル等）や交差検証テスト等幅広い戦略・技術体系から妥当性・信頼度高い結果取得へ向けて努力します。
これらの段階的アプローチと注意事項は、「異質」かつ「大規模」データセット内部外部両方へ展開されて実践されることが望まれます。それ以外でも新たな洞察発見・知識拡充へ貢献することも期待されます。