惠每ICU CDSS在患者住院期间，持续监测患者的生理指标、临床症状等信息，实时、动态评价患者病情严重程度，并提供干预方案，帮助临床早期识别危重症患者并掌握其病情变化趋势，从而及时准备好救治资源，挽救患者生命。
自动识别
危重症患者
早期预测
患者死亡风险
实时提醒
患者治疗方案
质控数据汇总
实时掌握ICU诊疗行为
脓毒症防治
惠每ICU CDSS在患者住院期间持续监测其呼吸系统、血液系统等指标数据，动态预警患者SOFA（序贯器官衰竭评分）分值变化，实时提醒符合诊断标准的患者并推荐合理的治疗方案，助力解决临床诊断不及时、SOFA评估不足等问题。同时，患者诊治情况可通过实时「数据大屏」直观反映。
SOFA动态评估
对SOFA≥2分或每增加≥2分的患者，实时在医生端预警，并提供评估依据。
某合作医院的一项应用验证显示，惠每ICU CDSS可较医生多识别30.77%的高死亡风险患者。说明AI能够及时识别、预警高危患者。
某三甲医院应用惠每ICU CDSS进行脓毒症防治管理5个月，科室SOFA评估率提升了近6倍。
惠每CDSS还构建了覆盖APACHE II、呼吸机相关性肺炎、急性肾损伤（AKI）等指标/疾病的闭环质控流程，持续赋能ICU专科能力提升。
国家重症医学中心和国家重症区域医疗中心对电子病历应用的水平要高于对三级医院的要求。
肾脏病科在CDSS的事中提醒下，科室的AKI患者漏诊率持续走低，从25.4%降至14.6%。
研究采用扎根理论分析方法，分析使用基于ML的脓毒症检测和治疗管理系统至少6个月的20位医护人员，对基于ML的CDSS在急性临床护理中的使用经验和感知。研究证实ML CDSS是辅助临床医护人员有力的决策工具，赋能了临床诊疗决策全过程，并通过人机协作的形式，为患者取得更好的治疗结果。
采用AI技术构建院内脓毒症风险管理系统，实现了患者住院期间脓毒症筛查指标、诊断指标的持续监测与及时预警。
此项回顾性观察研究旨在研究操作条件与用药医嘱数量之间的关联，作为衡量护理团队认知能力的可衡量指标。且研究表明，ICU 操作因素，如入院率和患者疾病严重程度可能会影响重症监护团队的认知能力，并导致用药医嘱减少。
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