基于多源数据融合的脓毒症精准预警诊断模型构建与临床验证

一、引言

1.1研究背景与意义

脓毒症，作为一种由感染引发的急性全身性炎症反应综合征，严重威胁着人类的生命健康，是危重症患者的主要死亡原因之一。据相关研究表明，全球每年脓毒症的发病人数众多，且呈上升趋势，其导致的死亡人数在全球总死亡人数中占比相当可观，给社会和家庭带来了沉重的负担。例如，有研究指出，2017年脓毒症导致1100万人死亡，占全球总死亡人数的19.7%。

脓毒症的早期临床表现缺乏特异性，与一般的感染症状相似，如发热、寒战、心率加快、呼吸急促等，很难通过这些症状及时准确地判断患者是否患有脓毒症。同时，目前临床上也缺乏