早产及其相关的临床问题是造成新生儿死亡和远期不良后果的重要原因，是全球围产医学以及新生儿医学关注的热点。约25%的极低出生体重儿会发生新生儿败血症，其死亡率高达近20%，并且极有可能对患儿造成永久的神经损伤。因此，研究如何对新生儿败血症进行早期诊断并尽早进行介入治疗有着重要的临床意义。预测性监护系统是对重症监护室监护系统中的数字信息流进行数据采集、分析，然后结合数理分析、计算机信号处理和生物医学诊断等技术，在大数据运算平台上智能化、自动化地预测患者近期或较远期将发生的医学临床症状，有利于及时采取有效措施防止危险症状或死亡的发生。预测监护系统因其无创、连续、实时等优势，对于新生儿败血症的预测尤其重要。本文主要致力于新生儿败血症预测性监护系统的研究，主要研究我国新生儿临床心电监护数据对新生儿败血症发病的预测作用。本文在合作单位国际和平妇幼保健院新生儿重症监护室中搭建临床心电数据采集平台进行数据采集，并在此基础上设计基于斜率阈值法及自适应阈值的心电处理及分析算法，结合采集病例的临床诊断，分析获得NICU中患儿心电数据与新生儿败血症发病的相关性，为以后建立新生儿败血症预测性监护系统提供理论基础。