目的：利用分类技术探讨全身炎性反应综合征不同严重程度的诊断规则。方法：对64例急性胰腺炎患者的体温、心率、呼吸频率、白细胞数等指标进行分析，利用数据挖掘软件-ROSETTA数据分析工具包中的基于Johnson′s Algorithm的粗糙集约简算法以及统计软件SPSS的基于CHAID的决策树技术进行分类处理。结果：基于Johnson′s Algorithm的粗糙集方法得到4条有诊断价值的典型规则，所得规则以体温、心率、呼吸频率和白细胞数4个属性为判断依据；基于CHAID的决策树技术也产生4条有诊断价值的典型规则，所得规则以体温、心率、呼吸频率和白细胞数4个属性中的2个、3个或4个属性为判断依据。全身炎性反应综合征的严重程度可以通过上述4个属性的取值来判断。
结论：分类技术在判断全身炎性反应综合征的严重程度中有应用价值。