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该研究通过引入状态依赖性参数相关性并基于综合征特定质心扩展“治疗距离”框架，在 59,362 例重症监护患者的验证中，将轨道基础死亡率预测的 AUC 从 0.59 显著提升至 0.83，其表现优于 SAPS-II 评分和标准逻辑回归模型。
这项针对 443 名接受 VV-ECMO 治疗的严重 ARDS 患者的回顾性分析表明，动脉血氧分压（PaO2）与死亡率之间存在 U 型关联，其中 90.24-123.40 mmHg 的氧合水平相较于非 ECMO 环境下的常规目标更为理想，而过高或过低的氧分压均会增加死亡风险。
该研究表明，在重症监护室分子内表型分配任务中，融入临床专家知识的特征工程方法相比完全数据驱动的方法，能够以更少的特征构建出性能更优、可解释性更强且更具临床相关性的机器学习模型。
这项基于 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 数据库的跨库评估研究表明，虽然将测量计数等观测过程特征纳入脓毒症死亡率预测模型能提升内部判别性能，但会导致外部验证时出现更显著的域偏移和校准恶化，揭示了特征工程在内部表现与外部泛化能力之间存在的权衡。
本文提出了一种基于“治疗距离”的轨道匹配框架，通过计算患者临床参数与接受特定治疗患者群中心的标准化距离，在 MIMIC-IV 数据库的 11,627 名脓毒症患者中验证了该方法能有效扩大可用样本量并提供决策支持信号，同时明确指出其发现（如血管加压素在特定心脏标志物患者中的潜在效应）仅具假设生成性而非因果确证。
该研究提出并验证了名为 ICareFM 的重症监护基础模型，该模型基于跨大洲的 16 个数据集进行预训练，能够在无需本地重新训练的情况下实现跨医院和跨任务的双重零样本泛化，其性能不仅优于传统临床评分，且在多数场景下仅需极少量标注数据即可匹配或超越本地专用模型。
本研究通过整合生物信息学分析与实验验证，在脓毒症及其诱导的 ARDS 中鉴定出六个与细胞衰老相关的关键基因（NFIL3、GARS、PIGM、DHRS4L2、CLIP4、LY86），证实了 NFIL3 在 LPS 刺激下的显著上调，揭示了细胞衰老在疾病发病机制中的作用并提出了潜在的治疗靶点。
该研究通过外部验证确认了基于常规呼吸机数据的急性呼吸窘迫综合征（ARDS）两种生理亚型（“高效型”与“限制型”），发现“限制型”患者死亡率更高，且不同亚型对高呼气末正压（PEEP）策略的反应存在显著差异，从而支持了基于生理特征实现 ARDS 个体化机械通气治疗的潜力。
该研究利用对比 Transformer 框架分析心脏手术患者术后 24 小时的高分辨率血流动力学数据，成功识别出具有显著预后差异的三种可重复亚型，其表现优于传统的动态时间规整方法，为个性化风险分层和管理提供了新见解。
该研究通过整合大规模人类遗传学与蛋白质组学数据，首次提供了因果证据，表明循环α1-抗胰蛋白酶（AAT）水平升高是降低脓毒症风险的保护性因素，从而确立了SERPINA1作为脓毒症药物重定位和靶向治疗的高优先级候选靶点。
这项前瞻性观察研究通过聚类分析建立了脓毒症中动态纤维蛋白溶解抵抗的分级系统（1-3 级），证实该分级与疾病严重程度及 28 天死亡率显著相关，且抵抗等级的动态改善预示着更好的临床预后。
该研究通过分析 1134 名脓毒症患者的脂蛋白蛋白质组数据，揭示了其显著的个体差异并定义了三个与疾病严重程度递增相关的亚表型，进而开发了定量评分和机器学习模型以优化风险分层并推动脓毒症精准治疗。
该论文提出了一种名为 AKI-twinX 的可解释性器官结构化数字孪生模型，它通过联合学习肾脏与心血管系统的潜在状态及跨器官耦合机制，实现了对脓毒症急性肾损伤（AKI）发作、演变轨迹及短期死亡风险的高精度预测与临床可审计的干预评估。
该研究通过 1994 至 2025 年的全球文献计量与临床分析发现，尽管儿科重症监护室（PICU）患儿面临显著神经风险，但相关神经评估在文献中报道不足且策略不一致，亟需将结构化神经评估扩展至所有危重患儿以改善预后。
这项利用 MIMIC-IV 数据的外部验证研究表明，SOFA-2 评分在预测 ICU 患者死亡率方面整体表现尚可，但在不同人口学亚组中存在显著差异，尤其是其区分能力随年龄增长而明显下降，且对非英语患者和种族/民族信息缺失患者的预测准确性较低，凸显了在广泛部署临床预测工具前进行常规公平性评估的必要性。
该论文介绍了 CarpeDiem 数据集，这是一个包含 704 名接受机械通气的疑似肺炎危重患者共 21,931 个住院日详细信息的资源，旨在通过每日临床参数和专家 adjudicated 的肺炎事件，弥补现有研究对每日病程及并发并发症关注的不足。
该研究方案旨在通过一项在中国宁波某康复医院开展的随机对照试验，评估外部膈肌起搏联合经气管切开高流量氧疗在帮助需长期机械通气患者撤机方面的有效性与安全性。
这项研究通过回顾性队列分析发现，在脓毒症重症监护患者入院前24小时内，基于多尺度熵（MSE）的心率变异性分析模型在预测短期死亡率和长期器官功能障碍方面的表现显著优于传统的疾病严重程度评分，且其预测能力随血管加压药的使用而增强。
该研究基于 MIMIC-IV 数据库中 46,002 名低急性生理紊乱 ICU 患者的数据，证实了通过分析电子病历记录模式异常（行为遥测信号）并结合临床变量，能显著提升 ICU 死亡率的预测准确性，为实时临床决策支持提供了新颖且有效的风险分层工具。
这项针对法国重症监护室患者的前瞻性多中心研究表明，尽管 2025/26 流感季出现了 A(H3N2) K 亚型变异株，但在调整年龄和临床虚弱评分等宿主因素后，该变异株并未导致重症患者住院死亡率显著增加。