当患者入住重症监护病房时，医疗从业人员会根据他们观察到的体征和症状提供治疗。这种方法不一定包括了解这些症状背后的确切原因。然而，即使一些患者可能表现出相似的症状，但他们疾病的潜在生物学可能会有所不同，这有助于解释为什么具有相同体征和症状的患者通常对治疗的反应不同。
近年来，分子科学、大数据和机器学习的技术进步使研究人员能够更深入地了解疾病和症状。这种新知识可以从根本上改变我们在个体患者层面处理重症监护的方式。
在最近发表在《自然医学》杂志上的一篇论文中，David Maslove(医学院)及其同事认为，现在是重症监护范式转变的时候了。他在公报上谈到了 大流行如何推进重症监护研究，以及我们仍需要解决哪些知识差距才能将这种新方法付诸实践。
重症监护是如何作为一门学科出现的，为什么传统上它会着眼于综合征来了解患者的需求和可能的结果?
重症监护在 20 世纪中叶作为医学专业出现，随着技术的进步，提供器官支持和辅助呼吸。随之而来的是一套特殊的技能和医院内独特的环境，可以使用专门的设备和强大的护理人员密切监测病情最严重的患者。
使用综合征来描述这些病例是直接相关的。综合症是指一组迹象和症状，它们共同向提供者表明存在特定情况。这些综合征基于临床表现——护士和医生所观察到的。但它们不一定说明疾病的潜在生物学是什么。
一个例子是败血症，这是一种由感染引起的危及生命的器官功能障碍综合征。尽管脓毒症患者有类似的症状——发烧、精神错乱、呼吸急促、心率加快等——但仍有许多不同的病原体可以引发反应，而有针对性的治疗可能比目前的护理标准更有效.
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