基于MIMIC-Ⅲ数据库对ICU患者结局预测的研究

论文摘要

目的通过真实数据预测ICU患者的结局及对关键样本特征进行可视化。方法基于MIMIC-III数据库,通过数据清洗、特征选取等数据预处理方法从50000多例数据提取出研究所需要的原始数据,并通过机器学习算法（逻辑回归和线性SVM）进行ICU病房患者结局预测（存活/死亡）研究。同时基于ECharts开源可视化库对原始数据中关键样本特征进行数据可视化研究,分析出相应样本特征对于患者结局的关联性。结果逻辑回归算法的预测准确率最高,能达到70%,线性SVM能达到50%。可视化结果表明存活和死亡患者的乳酸、血肌酐、钾含量、钠含量分布有显著差异。结论针对MIIMC-III数据库,逻辑回归算法所建立的模型对患者结局有更好的预测效果,可视化样本特征的结论对医生的诊断筛查具有重要的参考价值。

论文目录

• 引言
• 1 材料与方法讨论
•   1.1 MIMIC-III数据库介绍
•   1.2 样本特征
•   1.3 方法讨论
• 2 实验研究
•   2.1 数据预处理
•   2.2 基于逻辑回归的结局预测
•     2.2.1 算法执行
•     2.2.2 输出结果及分析
•   2.3 基于支持向量机的结局预测
•     2.3.1 算法执行
•     2.3.2 输出结果及分析
•   2.4 结果
• 3 可视化研究
•   3.1 整体特征
•     3.1.1 存活死亡情况
•     3.1.2 男女比例情况
•   3.2 ITEM特征
•     3.2.1 血小板
•     3.2.2 乳酸
•     3.2.3 血肌酐
• 4 讨论与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 黄菩臣,练作为,陶敏,杨永强,杜江,赵蕴龙

关键词: 数据清洗,逻辑回归,数据可视化

来源: 中国医疗设备 2019年12期

年度: 2019

分类: 医药卫生科技,信息科技

专业: 临床医学,急救医学,计算机软件及计算机应用

单位: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院,上海交通大学附属上海市第一人民医院

基金: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院大学生科技创新基金(NUAA-CS083)

分类号: R459.7;TP311.13

页码: 92-96

总页数: 5

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