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轨迹流匹配评测用 ICU 临床时间序列数据集
原名:Clinical Time Series Datasets for Trajectory Flow Matching Evaluation: ICU Sepsis, ICU Cardiac Arrest, and ICU GIB Cohorts。
概述
这套数据由耶鲁大学医学院等单位的研究者整理,托管于 PhysioNet。它包含三个 ICU 队列,脓毒症队列 3,362 名、心脏骤停队列 64,589 名、消化道出血队列 2,602 名患者。每例是入 ICU 后 24 小时的心率、血压等生命体征轨迹,附用药与院内结局。两个 eICU 队列取自 2014—2015 年数据,消化道出血队列取自 MIMIC-III 2001—2012 年数据。
重症患者的血流动力学变化快,需要连续追踪。这份数据把入 ICU 首日的生命体征轨迹与血管活性药、院内死亡对应起来。它可用于研究血流动力学轨迹的建模与预测。三个队列都按约 0.8、0.1、0.1 的比例划分训练、验证与测试集,便于比较不同的时间序列模型。
对人工智能学习的帮助
它派生自 eICU 与 MIMIC-III 的真实 ICU 监测记录,属于 1.0 临床真实一层。模型可以学习入科首日心率与血压随用药变化的轨迹,并据此估计院内死亡风险。数据给定了划分标记,但没有评测指标与脚本。只保留心率与血压同时完整的时间点,检验、文本与影像都未纳入。apache_outcome_prob 含结局信息,用作预测特征会造成信息泄漏。
记录形态
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 规模 | Sepsis 3,362 名、Cardiac Arrest 64,589 名、GIB 2,602 名患者 |
| 记录语言 | 无自由文本 |
| 记录来源 | 诊疗过程 |
| 记录单位 | 患者的生命体征轨迹 |
| 时间轴 | 单次,每例为入 ICU 后 24 小时内的生命体征轨迹 |
| 结局 | ICU 死亡与院内死亡,无随访 |
| 专家标注 | 未列明,APACHE-IV 等为评分算法结果 |
| 任务环境 | 有,固定训练、验证、测试划分,未给评测指标或脚本 |
数据结构
表:eICU_sepsis_physionet.csv。
| 字段 | 含义 | 类型或取值 |
|---|---|---|
TIME_FROM_ADM |
入 ICU 后的时间 | 分钟 |
time_scaled |
TIME_FROM_ADM 除以 1440 | 0 到 1 |
hr_normalized |
z 分数标准化的心率 | 数值 |
map_normalized |
z 分数标准化的平均动脉压 | 数值 |
norepi_inf_scaled |
按最大剂量缩放的去甲肾上腺素输注值 | 数值 |
apache |
入科时的 APACHE-IV 原始评分 | 数值 |
HOSP_MORT |
院内死亡结局 | 1 死亡;0 存活 |
label |
该行所属数据划分 | train、val 或 test |
样例
表:eICU_sepsis_physionet.csv。
合成样例,非真实记录。
| 住院编号 | 入 ICU 后分钟数 | 时间缩放值 | 标准化心率 | 标准化平均动脉压 | 去甲肾上腺素缩放剂量 | APACHE-IV 评分 | 院内死亡 | 数据划分 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 60 | 0.0417 | 0.42 | -0.65 | 0.12 | 78 | 0 | train |
| 1 | 120 | 0.0833 | 0.51 | -0.71 | 0.15 | 78 | 0 | train |
| 1 | 180 | 0.125 | 0.38 | -0.40 | 0.10 | 78 | 0 | train |
获取
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 许可 | PhysioNet Credentialed Health Data License 1.5.0 |
| 商用 | 未列明 |
| 申请 | 须通过凭证审核、完成 CITI 培训并签数据使用协议 |
质量与局限
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 维护方口径 | 逐个队列写明纳入标准、变量提取与标准化方法,并给出变量字典 |
| 已知局限 | 只保留心率与血压同时完整的时间点。未使用文本、检验、影像等字段。apache_outcome_prob 含结局信息 |
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/clinical-trajectory-flow-icu/1.0.0/;https://physionet.org/content/clinical-trajectory-flow-icu/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