惠每ICU CDSS在患者住院期間，持續監測患者的生理指標、臨床癥狀等信息，實時、動態評價患者病情嚴重程度，并提供干預方案，幫助臨床早期識別危重癥患者并掌握其病情變化趨勢，從而及時準備好救治資源，挽救患者生命。
自動識別
危重癥患者
早期預測
患者死亡風險
實時提醒
患者治療方案
質控數據匯總
實時掌握ICU診療行為
膿毒癥防治
惠每ICU CDSS在患者住院期間持續監測其呼吸系統、血液系統等指標數據，動態預警患者SOFA（序貫器官衰竭評分）分值變化，實時提醒符合診斷標準的患者并推薦合理的治療方案，助力解決臨床診斷不及時、SOFA評估不足等問題。同時，患者診治情況可通過實時「數據大屏」直觀反映。
SOFA動態評估
對SOFA≥2分或每增加≥2分的患者，實時在醫生端預警，并提供評估依據。
某合作醫院的一項應用驗證顯示，惠每ICU CDSS可較醫生多識別30.77%的高死亡風險患者。說明AI能夠及時識別、預警高?；颊?。
某三甲醫院應用惠每ICU CDSS進行膿毒癥防治管理5個月，科室SOFA評估率提升了近6倍。
惠每CDSS還構建了覆蓋APACHE II、呼吸機相關性肺炎、急性腎損傷（AKI）等指標/疾病的閉環質控流程，持續賦能ICU?？颇芰μ嵘?。
國家重癥醫學中心和國家重癥區域醫療中心對電子病歷應用的水平要高于對三級醫院的要求。
腎臟病科在CDSS的事中提醒下，科室的AKI患者漏診率持續走低，從25.4%降至14.6%。
研究采用扎根理論分析方法，分析使用基于ML的膿毒癥檢測和治療管理系統至少6個月的20位醫護人員，對基于ML的CDSS在急性臨床護理中的使用經驗和感知。研究證實ML CDSS是輔助臨床醫護人員有力的決策工具，賦能了臨床診療決策全過程，并通過人機協作的形式，為患者取得更好的治療結果。
采用AI技術構建院內膿毒癥風險管理系統，實現了患者住院期間膿毒癥篩查指標、診斷指標的持續監測與及時預警。
此項回顧性觀察研究旨在研究操作條件與用藥醫囑數量之間的關聯，作為衡量護理團隊認知能力的可衡量指標。且研究表明，ICU 操作因素，如入院率和患者疾病嚴重程度可能會影響重癥監護團隊的認知能力，并導致用藥醫囑減少。
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