Сепсис — это тяжелое заболевание с высокой смертностью, и его раннее выявление и точное управление являются серьезными клиническими задачами. Традиционные оценочные инструменты основаны на статических данных и не могут удовлетворить потребности динамического мониторинга состояния и индивидуализированного лечения. Искусственный интеллект (ИИ), интегрируя многомерные клинические данные, предоставляет новые решения для раннего предупреждения сепсиса, стратификации риска, идентификации подтипов и поддержки принятия решений по лечению. Тем не менее, клиническая трансляция ИИ ограничена качеством данных, объяснимостью моделей и отсутствием этических регуляторных рамок. В статье систематически обзор последних достижений ИИ в управлении сепсисом: модели машинного и глубокого обучения способны распознавать ранние риски на основе временных данных, обеспечивая опережающее предупреждение; обучение без учителя помогает раскрыть гетерогенность сепсиса и выделить подтипы с различным прогнозом и откликом на лечение; на терапевтическом уровне ИИ начинает поддерживать точечное применение жидкостной реанимации, вазоактивных препаратов и антибиотиков. Будущее развитие должно быть сосредоточено на создании качественных многопрофильных баз данных, разработке объяснимых алгоритмов и подтверждении клинической эффективности в проспективных исследованиях, с целью создания кооперативной модели диагностики и лечения, ориентированной на врача и поддерживаемой ИИ, что позволит улучшить прогноз пациентов с сепсисом.

искусственный интеллект;сепсис;машинное обучение;раннее предупреждение;поддержка принятия решений