sepsis

本文介绍了EHR-MPC框架，该框架通过使用电子健康记录训练患者的生成式数字孪生，将学习患者动态与治疗优化解耦，然后在推理时应用模型预测控制，在多个医院的脓毒症队列上实现了与强化学习基线相当或更优的性能。

坦帕综合医院与Palantir合作构建了AI驱动的脓毒症监测中心，使脓毒症死亡率降低68%，截至2025年底已挽救超过700条生命。

剑桥大学的Clare Bryant教授正在使用DeepMind的Co-Scientist来快速识别当病原体跨物种传播时导致脓毒症等严重疾病的分子开关，将研究时间从数年缩短到数月。