医院专科细化，专科医师技能更专业化：尽管医生的培训越来越规范，但想要面面俱到，掌握所有专科的技术知识基本不可能，实现各学科协同发展是医院管理者需要考虑的一个重要内容、当专科患者出现病情突变的危险信号、或病情变化时需要医护人员早发现、早诊断、早处理，但一方面专科医护人员可能缺乏足够的精力、经验和急救知识，无法实施合理有效的抢救，导致不良后果；另一方面抢救重症患者可能会花费专科医护更多的时间与精力，影响专科常规医疗工作，专科的医疗护理资源未得到合理利用。

本项目在多年临床需求推动下，建立以重症医学为中心的院内早期预警体系通过信息大数据和人工智能技术，对病情进行连续、动态的定性和定量观察，实现早期干预，为重症患者提供规范的、高质量的生命支持，改善生存质量。

（1）重症患者早期预警人工智能决策支持体系技术的应用，有助于院内高危患者（主要包括脓毒症、急性呼吸窘迫综合征、急性肾损伤等）的早期识别及快速干预，尽早转入ICU集中高效救治。

（2）通过重症患者实时信息监测及快速反应平台，形成智慧、规范、同质的救治模式，为患者提供有效、安全和最佳收益的诊疗方案提供技术支撑。

（3）通过大数据分析，将常应用数据库中的数据建立新的疾病预测模型，并将预测结果与现有评分进行比较，验证模型效果，不断完善数据库的架构及内容，随着数据量的增多，重症医学数据库不断扩大完善，相应的数据也开始被用于研究使用，数据挖掘过程可以验证数据质量，建立重症患者同质化救治管理系统。

1、解决重症医学共性问题，普遍适用

本项目具有广泛的推广价值，针对院内外重症患者早期识别困难，重症患者诊治水平参差不齐，重症患者远期预后查差等重症医学共性问题，整合多模态大数据及人工智能新兴技术，建立各种情况的预警及同质化管理平台，推广至其他医院。

2、构建同质化患者管理体系，学科得以良性发展

重症患者早期预警人工智能决策支持体系技术的应用，有助于院内高危患者（主要包括脓毒症、急性呼吸窘迫综合征、急性肾损伤等）的早期识别及快速干预，尽早转入ICU集中高效救治。通过大数据分析，将常应用数据库中的数据建立新的疾病预测模型，并将预测结果与现有评分进行比较，验证模型效果，不断完善数据库的架构及内容，随着数据量的增多，重症医学数据库不断扩大完善，将有更多样、更有效的研究成果应用于临床。