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《基于重症监护数据库MIMIC的临床数据挖掘研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、ChineseJournalofMedicalInstrumentation2014年38卷第6期研究与论著文章编号:1671-7104(2014)06-0402-05基于重症监护数据库MIMIC-II的临床数据挖掘研究12234【作者】王剑,张政波,王卫东,潘亮,柴晓珂1解放军总医院医学保障部,北京市,1008532解放军总医院生物医学工程研究室,北京市,1008533解放军总医院重症医学科,北京市,1008534解放军医学院,北京市,100853【摘要】该文介绍了麻省理工计算生理学实验室、哈佛医学院B
2、ID医学中心以及飞利浦医疗合作建立的、开源的、多参数智能重症监护数据库MultiparameterIntelligentMonitoringinIntensiveCareII:MIMIC-II,简单介绍了其结构、功能和临床应用。基于MIMIC-II临床数据库,开展了ICU脓毒血症病人血压和心率的昼夜节律性研究。该研究发现了脓毒血症患者死亡组和存活组在生理参数昼夜节律性上的显著性差异,解决了使用关系型数据库MIMIC-II开展生理参数昼夜节律性研究的很多技术问题。【关键词】数据挖掘;重症监护数据库;MIMI
3、C-II;脓毒血症;昼夜节律性【中图分类号】R197.324【文献标志码】Adoi:10.3969/j.issn.1671-7104.2014.06.003ClinicalDataMiningbyExploringPublicMIMIC-IIIntensiveCareDatabase【Writers】12234WangJian,ZhangZhengbo,WangWeidong,PanLiang,ChaiXiaoke1MedicalSupportDepartment,ChinesePLAGeneralHos
4、pital,Beijing,1008532DepartmentofBiomedicalEngineering,ChinesePLAGeneralHospital,Beijing,1008533DepartmentofSurgicalIntensiveCareUnit,ChinesePLAGeneralHospital,Beijing,1008534ChinesePLAPostgraduateMedicalSchool,Beijing,100853【Abstract】Thispaperintroducesa
5、freeandpubliclyopenICUdatabase:multi-parameterintelligentmonitoringinintensivecareII:MIMIC-II,whichhasbeenbuiltupandmaintainedbythelaboratoryofcomputationalphysiologyattheMassachusettsInstituteTechnology,BethIsraelDeaconessMedicalCenterandPhilipsHealthcar
6、eoverthepastdecade.Thispaperbrieflyintroducesitsinfrastructure,implementationandapplicationsinclinicalstudies.ClinicalstudypertainingtocircadianvariationinheartrateandbloodpressureduringsepsisisshownasatypicalexampleofresearchperformedwithMIMIC-II.Inthiss
7、tudy,itwasfoundtherewassignificantdifferenceincircadianvariationinbothheartrateandbloodpressurebetweensurvivalandnon-survivalgroupsinsepticpatients.Thisstudytackledseveralimportanttechniquesnecessaryfortheinvestigationofthecircadianrhythm.【Keywords】datamin
8、ing,intensivecaredatabase,MIMIC-II,septicpatients,circadianrhythm0引言本数据,用于科研和临床决策支持。虽然随着信息 临床数据挖掘是指针对临床数据开展的数据挖化进程的加快,医院信息系统收集到越来越多的数掘技术,其目的是从回顾性的、海量的、多维度临据,但是目前的医院信息系统在最初设计时没有考床数据中获取新知识、发现新模式、新趋势,获取虑到医疗数据的再利用问题,更多