面向各类监护仪器，采集数据类型多样化、关联关系繁杂化、质量良莠不齐等内在的复杂性使得监护数据的感知、表达和理解等环节存在巨大的挑战。项目通过开展多源异构数据采集、时序同步技术、数据质量与隐私控制技术、危重不良事件(窒息、昏厥、呼衰、心衰、肝衰、肾衰、脓毒症、死亡)表示及其标注方法等研究，构建监护临床样本数据集。在构建重症和手术患者临床大数据集支持系统中，本课题通过研究监护数据与其它临床数据(HIS、EMR、PACS 等)的时序关系估计及交叉参照，建立自适应分级存储策略，建设重症和手术监护临床数据库，对内部服务、成员服务、行业服务、科研服务等实现分级脱密与脱密审计机制，构建重症和手术患者临床大数据集支持系统，为前端系统开发提供数据支持服务