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2012 年 PhysioNet/CinC 挑战赛 ICU 患者死亡预测数据集
原名:Predicting Mortality of ICU Patients: The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2012。
概述
这份数据来自 2012 年 PhysioNet/Computing in Cardiology 挑战赛,由 MIT 计算生理学实验室整理。它取自 MIMIC II 临床库 2.6 版,从 12,753 名合格者中随机抽取 12,000 名成人 ICU 患者,各取首次 ICU 住院。记录分为 A、B、C 三组各 4,000 条,每条含入 ICU 后 48 小时内的一般描述项与生命体征、检验时间序列。结局表给出 SAPS-I、SOFA 评分、住院时长、生存天数与院内死亡。
入 ICU 后早期的病情评估,关系到后续治疗强度的判断。这份数据可用于研究入 ICU 后 48 小时的生理变化与院内死亡的关系。它也可用于比较新的预测方法与 SAPS-I 等传统评分。出院后有死亡记录的患者也计入生存天数,可做住院之外的生存分析。
对人工智能学习的帮助
它是成人 ICU 早期的真实监测与检验记录,属于 1.0 临床真实一层。挑战赛给定训练集、公开测试集与隐藏测试集,并提供评分程序与排行榜,能学到 4.0 任务环境。模型可以学习从稀疏、不等间隔的测量中估计死亡风险。事件 1 看灵敏度与阳性预测值的较小者,事件 2 看风险估计的校准程度。住院不足 48 小时者被排除,部分变量缺测,偶有离群值,也未见另做的专家标注。
记录形态
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 规模 | 12,000 次 ICU 住院,分 A、B、C 三组各 4,000 条 |
| 记录语言 | 无自由文本 |
| 记录来源 | 诊疗过程 |
| 记录单位 | 一次 ICU 住院 |
| 时间轴 | 单次,每人只取首次 ICU 住院入科后 48 小时数据 |
| 结局 | 院内死亡、住院时长与生存天数,有死亡记录即计算生存天数 |
| 专家标注 | 未列明,SAPS-I 与 SOFA 评分随库提供 |
| 任务环境 | 有,固定划分、评分程序与排行榜 |
数据结构
表:训练集 A 记录文件(每次 ICU 住院一个 CSV)。
| 字段 | 含义 | 类型或取值 |
|---|---|---|
Age |
年龄,入 ICU 时采集 | years |
Gender |
性别 | 0: female;1: male |
ICUType |
收治的 ICU 类型 | 1 冠心病监护;2 心外术后;3 内科 ICU;4 外科 ICU |
Weight |
体重,兼作入科描述与时间序列 | kg |
HR |
心率 | bpm |
GCS |
格拉斯哥昏迷评分 | 3-15 |
Lactate |
乳酸 | mmol/L |
MechVent |
是否机械通气 | 0:false;1:true |
样例
表:Outcomes-a.txt。
| 记录编号 | SAPS-I 评分 | SOFA 评分 | 入 ICU 至出院天数 | 入 ICU 至死亡天数(无死亡记录为 -1) | 院内死亡 |
|---|---|---|---|---|---|
| 132539 | 6 | 1 | 5 | -1 | 0 |
| 132540 | 16 | 8 | 8 | -1 | 0 |
| 132541 | 21 | 11 | 19 | -1 | 0 |
获取
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 许可 | Open Data Commons Attribution License v1.0 |
| 商用 | 是,署名即可 |
| 申请 | 公开下载 |
| 中国可用性 | 任何人遵守许可即可访问文件 |
质量与局限
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 维护方口径 | 给出变量定义、单位与缺失编码。提供 SAPS-I 计算代码、测试框架与评分程序 |
| 已知局限 | 排除 ICU 住院不足 48 小时者。并非所有变量都有记录,存在偶发离群值。样例 SAPS 计算值与结局文件不总一致 |
所属话题
- 急危重症 › 重症派生数据与预测基准
出处
https://physionet.org/content/challenge-2012/1.0.0/;https://physionet.org/files/challenge-2012/1.0.0/intro.pdf;https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3965265/;https://physionet.org/content/challenge-2012/view-license/1.0.0/。
审校:数巨有谱真实数据研究团队|编辑:数巨有谱AI团队