重症监护室（ICU）是对因各种原因导致器官与系统功能障碍危及生命或具有潜在高危因素的患者，及时提供系统的、高质量的医学监护和救治的场所。患者通常起病急、恶化快、病情多变，因此早期发现和干预是防止急重症危及患者生命的必要手段。

传统的危重症病情评分系统，如APACHE 和 SAPS-II等，虽已广泛应用，但有很大局限性，包括：评分模型只能通过患者当前生命体征状况或测试反应来评估危险状况，无法将既往生命体征纳入其中，造成历史信息缺失；模型通常采用某一地区患者作为样本，普适性不足，且个性化程度不高。因此，亟需利用大数据及人工智能技术，对ICU患者的住院死亡风险、并发症出现风险等做出准确预测，帮助医生及时、准确判断病情，及时采取措施。

近年来，医院信息系统建设的不断深入以及数字化医疗设备的广泛应用，使得医院数据量呈爆发式增长。而ICU作为信息交汇最为密集的地方，尤其如此，集合了大量患者体征参数、设备监测数据以及电子病历数据等，同时具有维度多、时效性强和价值密度高等特点，是进行大数据科研、实现对疾病风险精准预测的绝佳样本。

通过ICU大数据科研平台的建设，一方面可以对不同来源的数据进行集成、整合、清洗和标准化建设，按疾病分类形成高质量的、具有时间连续性、且可追溯的专病数据库；在此基础上，利用logistic回归或主成分分析等方法，对专病库进行多角度分析、挖掘，找出与疾病相关的重要影响因素；最后，将此相关性在真实历史病历数据中进行机器学习和模型训练，找到其中规律，最终形成疾病风险预测引擎。当在临床遇到相似病例时，即可实时触发该规则，实现对疾病危险因素的预测分析、疾病严重程度分级、治疗效果的评估等，提高和改善诊疗决策的精准度，改善临床结果。

因此，相比传统的危重症评分模型，通过ICU大数据科研平台搭建专病数据库，进而建立疾病风险预测模型，将能更好地评估患者病情发展变化的趋势，准确辅助临床医生进行决策调整，从而降低患者死亡率。