过去的10年间,急诊外科作为一个新兴发展的专业快速发展。目前已形成急诊普外科（Emergency General Surgery,EGS）、创伤外科和外科重症监护三个亚专业领域。当前EGS学科建设发展存在的问题与创伤外科在50年前面临的问题类似。1976年,美国外科医师学会创伤学会发布了《创伤优化诊疗手册》,手册定义了创伤外科风险评估体系,制定了标准化诊疗措施,并指出创伤中心应不断优化诊疗质量,培训创伤外科专科医师,建设创伤专科医疗体系（如手术室、影像放射中心、创伤相关设备等）。这些基于创伤外科的实践显著改善了创伤患者人群的诊疗预后。如今,EGS学科快速发展,随着EGS疾病负担逐年增加,EGS学科建设体系面临的此类问题亟待解决。本研究针对EGS学科现存的学科风险评估体系空白展开临床研究。本研究第一部分探索基于单中心EGS腹部相关疾病合并脓毒症患者,开发预测术后住院不良事件的列线图工具并进行临床验证。查阅文献确定:腹部相关急诊普外科疾病谱与合并脓毒症的定义,回顾性纳入单中心符合入组标准的患者作为研究对象,定义研究相关的人口统计学参数、术前合并症参数、术前生理相关参数、术中手术相关参数,定义以下复合终点事件为术后不良预后:（1）在院死亡事件,或（2）没有出现在院死亡事件但术后住院时长超过15天。根据研究具体实施将纳入的研究对象分为模型建模组和验证组,使用R studio 3.6.1,将单因素分析差异有统计学意义的指标（P＜0.05）纳入多因素对数几率回归分析,筛选与术后住院不良预后有关的独立危险因素,分析并确定年龄、AAST EGS分级、SOFA评分、手术入路4个变量,并构建列线图模型。使用接收者操作特征曲线下面积、校准曲线和决策获益曲线评价列线图模型在验证组的预测效能,比较列线图模型和其他工具（SOFA评分、APACHEⅡ评分、AAST EGS分级）在验证组的预测效能。研究表明构建的列线图模型具有良好的预测术后不良预后风险的能力,为EGS疾病构建风险评估工具提供了一定的思路和实践。本研究第二部分探索基于EGS腹部相关疾病行急诊手术人群的多中心、大样本临床资料,运用5种机器学习算法（随机森林、对数几率回归、支持向量机、极限梯度提升、朴素贝叶斯）构建了分别针对在院死亡和4种术后并发症事件（术后肺炎、术后切口感染、术后血栓、术后呼吸机使用＞48h）的预测模型,综合比较模型接收者操作特征曲线下面积、灵敏度、特异度、准确率、精确率和F1值指标,提示采用随机森林算法对5种结局事件的预测能力最好。与ESAS评分、APACHEⅡ评分和ASA分级相比,构建的模型表现出良好的预测效能。基于该模型设计了网页在线计算器,为临床上这类患者的诊疗提供可量化的风险概率预测以优化诊疗质量。