败血症是一种威胁生命的患有器官功能障碍的疾病，是全球死亡和重症疾病的主要原因。急诊科分类过程中败血症的准确检测将允许尽早开始实验室分析，抗生素给药和其他败血症治疗方案。这项研究的目的是确定是否可以将EHR数据与最新的机器学习算法（Kate Sepsis）和临床自然语言处理一起提取和合成，以产生准确的脓毒症模型，并将Kate Sepsis与现有的败血症筛查方案进行比较爵士和QSOFA。使用来自16家参与医院的分类数据的患者遇到的患者遭遇开发了机器学习模型（Kate Sepsis）。凯特败血症，SIRS，标准筛查（具有感染源的SIRS）和QSOFA在三个设置中进行了测试。队列A是对单个站点1的医疗记录的回顾性分析。同类B是对位点1的前瞻性分析1.同伴C是对站点1的回顾性分析，并有15个地点。在所有队列中，凯特败血症的AUC为0.94-0.963，TPR为73-74.87％和3.76-7.17％FPR。标准筛选显示AUC为0.682-0.726，TPR为39.39-51.19％和2.9-6.02％FPR。 QSOFA协议的AUC为0.544-0.56，TPR为10.52-13.18％和1.22-1.68％FPR。对于严重的败血症，在所有队列中，凯特败血症的AUC为0.935-0.972，TPR为70-82.26％和4.64-8.62％FPR。对于败血性休克，在所有队列中，凯特败血症的AUC为0.96-0.981，TPR为85.71-89.66％和4.85-8.8％FPR。 SIRS，标准筛选和QSOFA表现出严重败血症和败血性休克检测的低AUC和TPR。凯特败血症在分类中提供的败血症检测性能比常用的筛查方案更好。
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