KDD MIMIC-IV与MIMIC-III的区别

Posted linzhenyu

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了KDD MIMIC-IV与MIMIC-III的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

MIMIC-IV

MIMIC-IV将MIMIC-III的数据表模块化划分,反应各个模块的数据的独立性和不同本质。包含2008年至2018年(MIMIC-III:2001年至2012年)之间进入重症监护病房的数据,增加了急救中心和胸部x光片数据。

模块化

  • core - admissions/transfers/stays/services - 医院级别的病人轨迹数据
  • hosp - 医院级别的数据:化验,微型,电子医药管理
  • icu - ICU级别数据:一些events数据表
  • ed - 急救中心数据
  • cxr - 胸部x光片数据 (新增)

表的变化

patient

增加入院年份和年龄信息

Name Postgres data type 说明
subject_id INTEGER 病人编号
gender VARCHAR(1) 性别
anchor_age INTEGER 入院时年龄
anchor_year INTEGER 入院年份
anchor_year_group VARCHAR(255) 入院年份范围
dod TIMESTAMP(0) 死亡时间 TIMESTAMP or NULL

ED data

新增急救中心数据,MIMIC-ED,包括200,000个患者以上的数据,约有百分65的患者在进入ICU前有急救中心数据记录。

Chest x-ray data

新增胸部x光片数据,MIMIC-CXR

Hospital data

增加参考值范围,样本编号,优先级

MICROBIOLOGYEVENTS

增加测试内容的名称

EMAR and EMAR_DETAIL

electronic Medicine Administration Record (eMAR) system, 记录药品条形码

INPUTEVENTS

将成分存储在数据表中,“水”是大多数输入的一个组成部分,将患者接受的水量制成表格,可以准确估计患者的液体摄入量。

以上是关于KDD MIMIC-IV与MIMIC-III的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

MIMIC-III 数据集处理 | OverflowError: Overflow in int64 addition 解决方法

数据挖掘任务2:医学数据库MIMIC-III数据处理

KDD 2020关于深度推荐系统与CTR预估工业界必读的论文

专访KDD2018主席熊辉教授:数据挖掘与深度学习结合新趋势

京东金融与KDD2018:如何针对性解决城市计算痛点

因果推断与反事实预测——盒马KDD2021的一篇论文(二十三)