自研AI实现动态，同济医院20万拟转化脓毒症预测系统

近日，华中科技大学同济医学院附属同济医院发布科技成果转化公示，拟将该院自主研发的“脓毒症患者高危风险等级的预测支持系统”进行专利排他许可转化，拟转让金额为20万元，被许可方为武汉载元生物科技有限公司。

图片来自华中科技大学同济医学院附属同济医院官网

本专利核心技术围绕脓毒症患者生理数据动态分析与风险智能评估，通过异常时段重要度量化、病情严重度分级、高危风险值自适应加权等创新算法，解决传统模型难以区分脓毒症不同时段异常表现差异的痛点，显著提升高危风险预测准确性，为临床早期预警与精准干预提供智能化技术支撑。

脓毒症（Sepsis）是由感染引发的宿主免疫反应失控，进而导致的全身炎症反应综合征（SIRS），其旧称包括“脓毒血症”或“败血症”。这是一种病情进展极为迅猛的危重症，其核心特征在于高度的异质性——不同患者的病理生理过程、体征异常出现的顺序以及生理指标的波动规律均存在显著差异。

在临床实践中，患者往往会在短时间内从相对稳定的状态急转直下，迅速发展为脓毒性休克、多器官功能衰竭等高危重症，甚至导致死亡。因此，早期识别脓毒症患者的高危风险等级并及时干预，是阻断病情恶化、挽救患者生命的关键所在。

目前，在临床与科研层面，针对脓毒症高危风险的预测普遍依赖于机器学习模型，其中随机森林（Random Forest）模型是应用较为广泛的一种技术方案。该方法通常通过采集患者的体温、心率、血压、呼吸频率等生理数据，试图构建模型以评估患者的风险等级。

然而，受限于脓毒症本身的复杂特性，现有技术方案在实际应用中面临严峻挑战。主要缺陷在于：由于脓毒症的高度异质性，不同患者的异常体征出现顺序和波动规律存在明显差异，导致不同时段的生理数据异常表现形式复杂多变。

更为关键的是，部分生理指标在患者病情恶化（发病）与病情好转阶段的数值特征较为接近，这使得在异常表现存在差异的时段，其生理数据的分布可能也较为接近。这种数据特征的模糊性，直接导致了现有随机森林模型难以有效区分脓毒症的“高危风险”状态与“非高风险”状态。

与此同时，现有技术因无法有效解决因异常表现差异导致的时段数据辨识度不足问题，使得脓毒症高危风险预测的准确性较低。这无法满足临床对精准、动态、早期预警的实际需求，因此临床亟需一种能够动态扩大异常表现差异、提升数据辨识度的预测支持系统，以辅助医生更准确地判断病情，为患者争取宝贵的救治时间。

针对脓毒症临床预警痛点，本专利脓毒症患者高危风险等级预测支持系统提出了全新的动态分析与智能预测方案，形成了显著的技术优势与创新：

第一：动态量化生理指标重要度，基于异常时段的异常程度、时间间隔及异常占比，自动计算每类生理指标的重要度，精准识别最能反映病情恶化的关键特征，解决传统方法对指标权重分配不合理的问题。

第二：多维度评估病情严重度，以最高重要度指标为特征类别，结合指标重要度差异、异常类别数量、相关度筛选等逻辑，客观量化每个关键时段的病情严重程度，更贴合脓毒症多器官、多指标同步异常的临床特点。

第三：高危风险值自适应加权，通过严重度变化趋势与时间间隔计算高危风险值，以此动态放大差异时段的生理数据特征，显著提升模型对高危与非高危状态的区分能力，突破传统随机森林模型预测精度不足的瓶颈。

第四：全流程智能化预测，系统集成数据采集、重要度分析、严重度计算、风险预测四大模块，可直接输出标准化高危风险等级，为临床提供实时、客观、可解释的决策支持，更适用于急诊与重症场景下的快速预警。

综上所述，本系统算法优化、适配多场景、易对接医院系统，临床价值与推广性突出，在各级医疗机构重症科室拥有广阔市场空间。

目前全球脓毒症风险预测已形成传统评分体系 + 商用 AI预警系统并存的市场格局。临床端仍以qSOFA、SOFA、SIRS等经典评分作为基础筛查工具，应用普及但存在灵敏度不足、结果滞后、难以动态追踪病情变化等局限。

海外市场以Epic Systems SPM、Sepsis ImmunoScore等成熟商用模型为代表，依托电子病历生态深度嵌入院内流程，已实现合规落地与规模化应用，主要服务于北美等信息化基础完善的医疗体系。

国内市场中，AI 预警模型多处于院内研发与小范围验证阶段，全国性普及的动态时序类产品相对稀缺，整体呈现需求刚性、供给不足、技术迭代快、同质化竞争明显的特点，同时受医疗信息化水平、数据标准化程度、临床工作流适配性等因素影响，高质量可落地产品仍存在较大缺口。

Epic Systems SPM（Sepsis Prediction Model）是 Epic 公司内置在其电子病历系统中的脓毒症风险预测决策支持工具，属于商业化、嵌入式 AI 预警模型，面向住院患者提供脓毒症早期识别与风险评分，通过分析患者生命体征、实验室检查、人口学及合并症等多维度数据生成脓毒症预测分值，并触发临床提醒，用于辅助医护人员尽早识别可疑病例。

该模型依托 Epic EHR 生态进行部署，市场应用以美国医疗机构为主，覆盖大量使用 Epic 电子病历体系的医院与卫生系统，是北美院内脓毒症预警场景中应用范围较广的嵌入式商用模型之一。其核心特点是与医院信息系统深度融合、部署便捷、可直接对接临床流程，机构可根据自身情况调整预警阈值与提醒规则，适配院内常规诊疗路径使用。

在临床应用中，该模型以静态权重、批量计算为主要运行方式，侧重基于全周期数据的风险识别，在预警时机、动态时序差异区分等方面存在一定优化空间，整体属于当前院内脓毒症预警领域的主流嵌入式商用竞品。

Sepsis ImmunoScore是由 Prenosis 公司研发的人工智能驱动的脓毒症风险评估与早期预警工具，是获得美国 FDA De Novo 上市许可的商业化辅助诊断软件，主要面向成人患者提供未来 24 小时脓毒症风险分层，帮助临床更早识别潜在高危病例。该产品基于多维度临床与检验相关参数进行综合分析，输出风险评估结果，用于为医护人员提供决策参考。

该产品采用与医院信息系统协同的部署方式，可接入医疗机构电子病历与相关数据平台，同时通过与罗氏诊断 Navify 平台的合作，进一步拓展在临床场景中的接入与使用便利性，能够融入急诊、住院病房等常规诊疗流程，适配院内标准化筛查与监测工作流。

市场应用方面，该产品目前以美国医疗市场为主要应用区域，服务于具备标准化数据采集与信息化基础的医院及卫生系统，聚焦脓毒症早期识别这一临床刚需场景。作为已完成合规准入并实现商业化落地的脓毒症 AI 预警产品，其在国际市场中属于较为成熟的同类商用解决方案，主要面向有提升脓毒症规范化管理需求的医疗机构提供技术支持。

本专利脓毒症患者高危风险等级预测支持系统精准切入当前市场痛点，以动态异常量化、时序严重度评估、高危风险自适应加权为核心创新，区别于传统静态评分与海外固定权重模型，更贴合脓毒症病情进展快、异质性强的临床特征，可显著提升风险识别的准确性与时效性。

在政策推动智慧医疗建设、三级医院强化急危重症早期预警的背景下，该系统可快速对接医院现有监护设备与信息系统，适配急诊、ICU、普通病房等多场景应用，具备较强的落地可行性与临床实用性。

凭借差异化技术优势与刚性临床需求，本专利既能填补国内动态智能预警工具的市场空白，也可依托成果转化快速形成商业化产品，未来在各级医疗机构重症相关科室拥有广阔的落地空间与推广价值。