DB34T 5125.1-2025重症医学数据集 第1部分：监测数据.docx

ICS35.240.99CCSL67

34

安徽省地方标准

DB34/T5125.1—2025

重症医学数据集第1部分：监测数据

Criticalcaremedicinedataset—Part1:Monitoringdata

2025-01-24发布2025-02-24实施

安徽省市场监督管理局发布

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前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

本文件是DB34/T5125《重症医学数据集》的第1部分。DB34/T5125已经发布了以下部分：

——第1部分：监测数据。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由安徽医科大学第二附属医院提出。

本文件由安徽省卫生健康委员会归口。

本文件起草单位：安徽医科大学第二附属医院、中国科学院合肥物质科学研究院、安徽大学、深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司。

本文件主要起草人：杨旻、丁增辉、周典、张金、肖文艳、张洋、王慧姮、刘瑜、徐磊、刘彦、汪胜平。

引言

在现代医学领域，重症医学作为关乎危重症患者生命救治的关键学科，其重要性与日俱增。随着医疗技术的飞速进步，重症监护病房（ICU）中各类先进监测设备、生命支持系统不断涌现，在为患者提供精准治疗的同时，也产生了海量且复杂的数据。这些数据涵盖患者从入院到康复或预后的各个阶段，包含了丰富的临床信息，对提高重症患者的救治成功率、推动重症医学科研发展意义重大。然而，当前重症医学数据在采集、存储、管理和应用等环节缺乏统一规范，数据格式多样、标准不一，导致数据难以整合与共享，极大地限制了其潜在价值的挖掘。

《重症医学数据集》的编制，旨在填补这一空白，构建一套全面、系统且标准化的重症医学数据体系。通过对各类重症医学数据进行规范化定义、分类和整理，明确数据元属性、数据元信息及数据元值域代码表，确保数据的准确性、完整性和一致性。这不仅能够为临床医生提供更准确、全面的决策支持，优化重症患者的诊疗流程，提高救治质量，还能为医学科研人员提供高质量的数据资源，加速对重症疾病发病机制、治疗方案的研究进程，推动重症医学领域的学术进步。DB34/T5125内容广泛，涉及重症医学多个关键领域，拟由14部分构成。

——第1部分：监测数据。作为整个数据集的基础，收集患者在ICU期间的生命体征、血流动力学参数等基础信息，为后续各部分的数据评估和分析提供原始依据。

——第2部分：评估诊断数据。基于监测数据及其他相关信息，对患者病情进行综合判断，为临床诊断提供标准化参考。

——第3部分：脓毒症数据。针对脓毒症，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第4部分：急性呼吸窘迫综合征数据。针对急性呼吸窘迫综合征，建立专项数据集，深入剖

析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第5部分：急性肾损伤数据。针对急性肾损伤，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第6部分：重症急性胰腺炎数据。针对重症急性胰腺炎，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第7部分：创伤数据。针对创伤，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第8部分：心跳骤停数据。针对心跳骤停，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第9部分：休克数据。针对休克，建立专项数据集，深入剖析每种疾病的特征数据，有助于精准研究疾病的发生、发展规律及针对性治疗策略。

——第10部分：治疗数据。详细记录针对患者病情所采取的各种治疗手段及相关参数，反映治疗过程与监测、诊断数据的动态关联。

——第11部分：康复与结局数据。用于评估治疗效果，为临床治疗方案的优化和预后判断提供重要依据。

——第12部分：护理数据。聚焦于患者在ICU期间的护理过程，补充了临床护理视角的数据，完善了对患者整体诊疗过程的记录。

——第13部分：波形数据。以直观的图形形式展示监测数据的动态变化，辅助临床医生更敏锐地捕捉病情变化。

——第14部分：数据安全与共享。则从保障数据安全和促进数据合理利用的角度出