敗血症は集中治療室（ICU）での死亡原因の一つであり、既存の研究は古いデータセットや非再現性の前処理パイプラインに依存していることが多い。本研究では、MIMIC-IVデータベースから得られたMIMIC-Sepsisを紹介し、再現性のある敗血症の軌跡モデル化を支援するよう設計されたキュレーションコホートおよびベンチマークフレームワークとする。このコホートは、35,239人のICU患者の時間を整列させた臨床変数および標準化された治療データを含んでおり、使用される治療には血管収縮剤、液体、機械的換気、抗生物質などがある。敗血症-3基準に基づく透明な前処理パイプラインや、治療の含有に関する構造化した補完戦略を説明し、早期死亡予測や滞在期間の推定、ショック発症分類に焦点を当てたベンチマークタスクと共に公開される。実験結果からは、治療変数を含めることでモデルの性能が大きく向上することが示された。MIMIC-Sepsisは、クリティカルケア研究における予測モデルや逐次モデルを評価するための堅牢なプラットフォームを提供する。