脓毒性休克早期预测模型的构建策略与精准风险分层：从炎症表型到人工智能整合的研究进展

摘要

脓毒性休克是脓毒症进展的危重阶段，具有起病急、进展快、病死率高的临床特点，早期精准识别高危人群、实施分层干预是改善患者预后、降低病死率的关键。传统预测手段多依赖单一临床评分、生化标志物，存在特异性不足、动态监测滞后、难以适配患者异质性等缺陷，无法满足临床精准预警需求。近年来，随着对脓毒性休克炎症-免疫紊乱机制的深入解析，基于炎症表型的个体化分型逐步完善，同时人工智能技术与多维度临床数据深度融合，推动早期预测模型从单一指标驱动向多模态整合、从静态评估向动态预警转型。本文系统梳理脓毒性休克早期预测的核心构建策略，剖析炎症表型分型对风险分层的指导价值，综述人工智能模型在数据整合、算法优化、效能验证中的研究进展，总结当前预测模型的应用局限与优化方向，为构建兼具精准性、实用性、可解释性的脓毒性休克早期预警体系提供理论参考，助力临床实现个体化精准救治。