重症监护病房（ICU）是充满挑战的环境,危重病人往往身体情况危急,需要医务工作者做出精准而快速的判断。ICU中许多病人都需要机械通气的呼吸机帮助呼吸,所以呼吸机在ICU内扮演了不可或缺的角色。然而,由长时间佩戴呼吸机引起的呼吸机相关性肺炎（VAP）却威胁着患者的生命。患者如果患上VAP,则会更加依赖呼吸机,形成恶性循环,延长住院时间、增加费用,严重的会导致死亡。呼吸机相关性肺炎的发病率和病死率一直较高,成为临床医学界和重症医学领域最关注的问题之一。针对上述问题,目前国内外都普遍应用临床决策支持系统（CDSS）作为主要的辅助系统。本文基于国内外已有的临床决策支持系统的相关研究,分析场景需求,设计并实现了ICU内呼吸机相关性肺炎应用场景下的临床决策支持系统。本文的工作主要包括以下几个方面:（1）在已有研究基础上,本文针对ICU场景下更为复杂的实际应用场景提出了新的在需求约束下的设计,从数据源的解析、指南知识库的构建、决策引擎的构建、推荐引擎的构建等几个方面详细分析了该场景下的需求和设计约束,并阐述了该设计约束下的系统架构。（2）针对呼吸机相关性肺炎的具体设计约束,本文设计了以下几个功能模块,包括文本处理模块、预防模块、诊断决策模块、治疗推荐等模块。通过对这几个模块具体流程的阐述,系统确定了模块实现的方法和需要达到的目标。并且,对实现功能模块的技术方法进行了详细的阐述说明,分析了技术方法的可行性。（3）详细阐述了临床决策支持系统的具体实现,包括:通过使用成熟的中文语言处理包和常用的关键信息抽取算法实现了文本处理模块;通过指南知识库的构建实现了预防模块的判断过程;通过构建决策树模型实现了决策支持引擎;通过构建增量式推荐模型实现了治疗推荐引擎;并且采用一定的权限管理机制对系统的数据安全提供保护。实验和对比验证结果表明,本文设计实现的ICU内呼吸机相关性肺炎临床决策支持系统的决策维度丰富,决策速度较快并且在实际临床数据中验证了系统的决策精确度。本文的系统为ICU内呼吸机相关性肺炎的预防、诊断和治疗提供了决策结论和决策依据,提升了医务工作者的决策效率,为该场景提供了一个可行有效的解决方案,具有一定的理论参考价值和应用前景。