DB34/T 5125.2-2026 重症医学数据集 第2部分：评估诊断数据

　　ICS 35.240.99 CCS L 67

　　34

　　安 徽 省 地 方 标 准

　　DB34/T 5125.2—2026

　　重症医学数据集 第 2 部分：评估诊断数据

　　Critical care medicine data set — Part 2 ：Diagnostic and evaluation data

　　2026 - 01 - 05 发布 2026 - 02 - 05 实施

　　安徽省市场监督管理局 发 布

　　DB34/T 5125.2—2026

　　前 言

　　本文件按照GB/T 1.1—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/T 5125 《重症医学数据集》的第2部分。DB34/T 5125 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、周典、张洋、丁增辉、刘瑜、肖文艳、张金、华天凤、王慧姮、徐磊、刘彦、汪胜平。

　　DB34/T 5125.2—2026

　　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/T 5125 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发， 制定数据管理规范，确保数据在安全的前提下实现高效共享，发挥最大价值。各部分层层递进、相互支撑，共同构成一个有机整体，全面、细致地呈现重症医学诊疗的全过程。

　　需要注意的是，本数据集中的部分内容可能涉及专利技术。本数据集的发布机构不承担识别专利的责任，在使用过程中，若涉及专利相关问题，使用者应自行核实并遵守相关法律法规，避免潜在的知识产权纠纷，确保数据集的合法、合规应用。

　　重症医学数据集 第 2 部分：评估诊断数据

　　1 范围

　　本文件规定了重症医学评估诊断数据的数据元属性、数据元信息、数据元代码。

　　本文件适用于医疗机构开展重症医学评估诊断数据的采集、治理和应用。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　GB/T 14396 疾病分类与代码

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件。

　　3. 1

　　重症监护病房 intensive care unit，ICU

　　专门为危重症患者提供连续监护、生命支持和综合治疗的医疗场所， 配备先进的监测设备、生命支持系统及专门训练的医疗团队，用于诊治严重创伤、重大手术后及多器官功能障碍等病情复杂的患者。

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件。

　　ICU：重症监护病房(Intensive Care Unit)

　　APACHE II：急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II)

　　SOFA：序贯器官衰竭评估(Sequential Organ Failure Assessment)

　　GCS：格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Scale)

　　RASS：里士满躁动-镇静量表(Richmond Agitation-Sedation Scale)

　　CAM-ICU：谵妄筛查量表(Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit)

　　CPOT：重症疼痛观察工具(Critical-Care Pain Observation Tool)

　　NRS2002：营养风险筛查 2002 (Nutritional Risk Screening 2002)

　　5 数据元属性

　　5. 1 数据元编码

　　数据元编码用字母和数字表示，编码长度为 8 位，共分三层，具体表述如下：

　　——第一层为大类，用 1 位大写字母表示，本部分统一用 E 表示 Evaluation(评估与诊断);

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　　——第二层为类别，用 3 位字母表示，其中 DIA 表示诊断信息(Diagnosis)， LAB 表示实验室检查(Laboratory Test)，BGA 表示血气分析(Blood Gas Analysis)，IMG 表示影像学检查(Imaging Examination)，OTH 表示其他检查(Other Examinations)，APA 表示 APACHE评分(APACHE Score)， SOF 表示 SOFA 评分(SOFA Score)， GCS 表示 GCS 评分(Glasgow Coma Scale)， RAS 表示 RASS 评分(Richmond Agitation-Sedation Scale)，CPT 表示 CPOT评分(Critical-Care Pain Observation Tool)，CAM 表示 CAM-ICU 评分(Confusion

　　Assessment Method for ICU)， NRS 表示 NRS2002 营养风险筛查(Nutritional Risk Screening 2002);

　　——第三层为顺序码，用 4 位数字表示，取值范围为 0001～9999。数据元编码结构见表 1：

　　表1 数据元编码结构

　　5.2 数据元名称

　　用中文描述该数据元的专有名词。

　　5.3 数据元定义

　　用中文对数据元专有名词进行解释。

　　5.4 数据元数据类型

　　分为字符型(S)、数值型(N)、日期型(D)和日期时间型(DT)，类型含义与第1部分一致。

　　5.5 数据元表示格式

　　采用 A、N、AN、D8、T6 等格式类型，格式规则与第1部分一致。

　　5.6 数据元值域

　　按数据元类型和数据表示格式填写的该数据元的值域，且应符合下列要求：

　　——该数据元值域应符合相关标准;

　　——属性表中数据元值域为空白时不作特殊要求;

　　——如未进行该项数据元值域的收集，应填写 -1。

　　6 数据元

　　6.1 患者诊断信息数据元

　　患者诊断信息数据元包括但不限于表2。

　　表2 患者诊断信息数据元

　　6.2 患者辅助检查信息数据元

　　6.2.1 患者实验室检查信息数据元

　　患者实验室检查信息数据元包括但不限于表3。

　　表3 患者实验室检查信息数据元

　　6.2.2 患者血气分析信息数据元

　　患者血气分析信息数据元包括但不限于表4。

　　表4 患者血气分析信息数据元

　　6.2.3 患者影像学检查信息数据元

　　患者影像学检查信息数据元包括但不限于表5。

　　表5 患者影像学检查信息数据元

　　6.2.4 患者其他检查信息数据元

　　患者其他检查信息数据元包括但不限于表6。

　　表6 患者其他检查信息数据元

　　6.3 患者 ICU 常用评分量表信息数据元

　　6.3.1 患者 APACHE II 评分信息数据元

　　患者APACHE II评分数据元信息数据元包括但不限于表7。

　　表7 患者 APACHE II 评分信息数据元

　　6.3.2 患者 SOFA 评分信息数据元

　　患者SOFA评分数据元信息数据元包括但不限于表8。

　　表8 患者 SOFA 评分信息数据元

　　6.3.3 患者 GCS 评分信息数据元

　　患者GCS评分数据元信息数据元包括但不限于表9。

　　表9 患者 GCS 评分信息数据元

　　6.4 患者其他评分量表信息数据元

　　6.4.1 患者 RASS 评分信息数据元

　　患者RASS评分数据元信息数据元包括但不限于表10。

　　表10 患者 RASS 评分信息数据元

　　6.4.2 患者 CAM-ICU 评分信息数据元

　　患者CAM-ICU评分数据元信息数据元包括但不限于表11。

　　表11 患者 CAM-ICU 评分信息数据元

　　6.4.3 患者 CPOT 评分信息数据元

　　患者CPOT评分数据元信息数据元包括但不限于表12。

　　表12 患者 CPOT 评分信息数据元

　　6.4.4 患者 NRS-2002 评分信息数据元

　　患者NRS-2002评分数据元信息数据元包括但不限于表13。

　　表13 患者 NRS-2002 评分信息数据元

　　7 数据元代码

　　7.1 标本类型代码

　　患者标本类型代码包括但不限于表14。

　　表14 患者标本类型代码

　　7.2 检查部位代码

　　患者检查部位代码包括但不限于表15。

　　表15 患者检查部位代码

　　7.3 检查方式/类型代码

　　患者检查方式/类型代码包括但不限于表16。

　　表16 患者检查方式/类型代码

　　7.4 其他检查类型代码

　　患者其他检查类型代码包括但不限于表17。

　　表17 患者其他检查类型代码