正文
①儿童败血症的数字解决方案从病症出现、治疗到长期随访都发挥重要作用。
②可以
精确捕捉败血症发生率，
界定疾病负担，优化医疗流程。
③随着电子健康记录（EHR）数据的应用，发展标准化编码脚本，便于在医疗数据中筛查败血症。
④
提供更好的筛查和诊断标准，
并且可以
连续监测生理数据，
提高了识别准确性
，及时性和质量
。
⑤局限性是推广范围有限，且大多数应用依赖静态决策支持而非动态AI模型。
（2）临床决策支持系统
①儿童败血症中的
临床决策支持（C
DS）
工具包括临床指南、EHR医嘱集、警报、最佳实践推荐等，此工具
增强临床决策，提高护理质量。
②CDS
主要应用
于
筛查与早期识别败血症
的基于规则的算法和机器学习模型。
（3）数字工具的潜力和挑战
潜力：
①在医疗资源不足的国家中，
CDS
可以被培训较少的医疗工作者使用，
从而改善儿童脓毒症护理。
②CDS工具在优化脓毒症的诊断和管理中有助于数据收集及质量改进。
③儿童脓毒症合作研究网络的搭建为本地知识及工具开发提供数据支撑。
挑战：
①面临地域异质性、资源差异、数字素养不均等多个挑战。
②整合CDS工具需要进行强有力的培训与评估。
（4）数据驱动的脓毒症表型分析
①儿科脓毒症具有
高度异质性
，这是精准医疗的研究重点。
②研究人员通过基因组学、蛋白质组学等不同层面研究脓毒症表型，但复杂的分析方法面临实施困难。
③利用EHR开发数码工具有利于实时识别脓毒症患者和亚组。
④无监督机器学习可用于识别临床表型，这些表型展示了与治疗效果的相关性。
（5）使用数字技术进行预测和预后
现状：
儿童脓毒症影响广泛且持续，涉及短期（如器官功能障碍、早期死亡）和长期（如学习和生活质量下降）结果。
不足：
①多数模型集中于短期结果，针对儿童的预测模型与成人模型在生理特征和合并症方面存在差异。
②当前关于儿童脓毒症长期结果的预测模型相对稀缺，且样本量小、短期随访。
③现有模型在低资源环境中可能不适用，实际应用有效性有待验证。
（6）利用 AI 推进脓毒症儿科患者的科学和护理
（1）利用AI处理和分析大量医疗数据，以提高预测脓毒症的准确性，并为临床决策提供支持。
