随着计算机技术以及信息手段的进步，研究者能够对海量的医疗、生物数据进行收集、存储和分析。近年来，大数据分析在脓毒症研究中得到迅速发展和广泛应用。2015年，全球专家基于300余万份电子病例大数据分析，推动了脓毒症定义3.0（sepsis 3.0）的形成。其中快速序贯器官功能衰竭评分（quick sequential organ failure assessment, qSOFA）利用血压、呼吸频率及意识变化来快速判断患者脓毒症风险，也是基于大数据分析筛选。2017年，1项发表在《美国医学会杂志》上的临床观察验证了SOFA评分在预后判断上的准确性，该研究分析了来自澳大利亚、新西兰182家重症监护病房（intensive care unit, ICU）、184 875份病例资料 [1]。目前，大数据分析在脓毒症病理过程心电、脑电等时序数据、影像学数据、组学数据以及生物信息等海量数据处理中受到极大关注与高度重视。

 

刘辉,姚咏明. 重视大数据分析在脓毒症研究中的应用[J]. 中华急诊医学杂志, 2024,33(2): 131-134.
DOI号:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2024.02.001

基金项目：国家重点研发计划项目（2022YFA1104600）；北京市自然科学基金项目（7222162）；国家自然科学基金重点项目（82130062, 82241062）

关键词： 重症电子病历大数据库 脓毒症研究 生物信息学大数据 组学大数据 多模态大数据