序論
敗血症は現代医療における最大の課題の一つであり、高死亡率と極めて多様な臨床像を特徴としています。長年にわたり、医療界は一括りの敗血症管理から脱却しようと試みてきました。最近の機械学習の進歩により、通常利用可能な電子医療記録（EHR）データに基づいて、アルファ (α)、ベータ (β)、ガンマ (γ)、デルタ (δ) の4つの異なる臨床サブタイプが提案されています。しかし、重要な疑問が残っています：これらのサブタイプは安定しているのか、それとも急速に進化する生理状態のスナップショットに過ぎないのか？KennedyらがEBioMedicineに発表した画期的な研究では、これらの分類の‘あいまい’な性質と、患者経過や精密治療に対する深い影響について探求しています。
