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。

发布时间
2026-03-23
数据集规模
Sepsis 3,362 名、Cardiac Arrest 64,589 名、GIB 2,602 名患者
更新日期
2026-10-25
所属话题
急危重症 › 重症派生数据与预测基准

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

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