MATLAB血氧处理代码挑战链接： 介绍 败血症是一种危及生命的疾病，发生在人体对感染的React导致组织损伤，器官衰竭或死亡时（Singer等，2016）。 在美国，每年有近170万人患败血症，有270,000人死于败血症。 在美国医院中死亡的人中，有超过三分之一的人患有败血症（CDC）。 在国际上，每年估计有3000万人患有败血症，并且有600万人死于败血症。 估计有420万新生儿和儿童受到影响（WHO）。 脓毒症每年给美国医院造成的费用超过240亿美元（占美国医疗保健费用的13％），其中大部分费用用于未在入院时诊断出的脓毒症患者（Paoli等人，2018）。 在全球范围内，败血症的成本甚至更高，而发展中国家面临的风险最大。 总而言之，败血症是主要的公共卫生问题，导致大量的发病率，死亡率和医疗保健费用。 败血症的早期发现和抗生素治疗对于改善败血症结果至关重要，因为延迟治疗的每一小时都会使死亡率增加约4-8％（Kumar等，2006； Seymour等，2017）。 为了帮助解决这个问题，临床医生为脓毒症提出了新的定义（Singer等人，2016），但仍然需要尽早发现和治疗脓毒症的基

改善败血症治疗策略 这是论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库 评论者评论 表1中的数据清楚地显示了数据集幸存者/非幸存者的失衡率。 学习不平衡会导致分类器的预测模型出现偏差。 但是，作者没有详细说明他们如何通过使用特定的重新平衡方法或对成本敏感的学习方法来解决此问题，但未提供任何评论。 数据集分为固定的75％训练和验证集和25％的测试集。“->作者应使用10倍交叉验证。 如表2所示，尽管他们的专家混合（MoE）方法的性能在数值上优于医师，内核和DQN的性能，但分析这种数值增加的显着性还是不错的。 随机策略会产生什么效果？ 有没有一种方法可以衡量这些方法之间的性能差异的重要性？ 本文未介绍其方法的任何时间性能。 训练这种方法需要多长时间？ 这个培训时间对于为ICU患者制定个性化治疗策略是否可行？ RL和Deep网络都因训练时间长而臭名昭著。 动机 败血症是IC

用于MIMICIII数据库的检索代码，用于检索患者的基本信息等方面的资料，该方面的检索资料可用于mimic数据库中患者信息检索用。

Meteor-EOS 这个交互式计算器通过输入每个孕产妇风险因素的值来计算每 1000 名婴儿的早发性感染概率。 该计算器基于 Karen M. Puopolo, MD, PhD, David Draper, PhD, Soora Wi, MPH, Thomas B. Newman, MD, MPH, John Zupancic, ScD, MD, Elice Lieberman, DrPH, MD、Myesha Smith, BS 和 Gabriel J. Escobar, MD，“根据母体风险因素估计新生儿早发性感染的概率”，发表于 2011 年儿科杂志；128:e1155-e1163。

Google Summer of Code-CBMI @ UTHSC 使用机器学习进行早期败血症预测 目录 介绍 模组 代码说明 GSoC经验 结论 团队 执照 介绍 该项目旨在为医学界提供改进的解决方案，在医学界，数以百万计的人死于败血症，这是一种致命疾病，患者对感染的React失调。 由于败血症对时间敏感，因此它Swift升级为多器官衰竭，这大大增加了死亡风险。 在这里，我们尝试准确地预测败血症的发生时间，即败血症的实际发生时间。 这将使医生及早采取应变措施，并将大大降低死亡率。 该项目是基于关闭EICU数据库，通过physionet管理。 重症患者被送入ICU，在那里他们从各种各样的临床人员那里接受复杂且对时间敏感的护理。 电子测量设备连接到它们，可以定期产生数据。 来自多家医院的数据被吸收到eICU数据库中。 每5分钟测量一次患者的生命。 这样的频率是理想的，因为降低的频率无法让

序贯决策matlab代码来自 MIMIC III 的脓毒症队列 该 repo 提供了用于从 MIMIC III 数据集生成脓毒症队列的代码。 我们的主要目标是促进文献结果的可重复性。 这是一个纯 python 实现，基于“人工智能临床医生”论文 () 所附原始 Matlab 存储库的更正版本（由下面的第一个贡献者提供）： 对上述 repo 的核心更新和修改包括： 纯python重新实现； 许多错误修复； 为项目 ID 添加描述（对于阐明什么是什么很重要）； 与原始代码逐点检查以确保在插补前生成相同的数据； 弃用不可复制的原始估算； 添加 KNN 插补以生成更高质量的数据。 贡献 该代码是作为 MSR 蒙特利尔 RL4H 计划的一部分开发的。 大部分核心工作已由 Jayakumar Subramanian ()，研究实习生，MSR 蒙特利尔 Taylor Killian (), Ph.D. 多伦多大学学生 该项目欢迎贡献和建议。 大多数贡献都要求您同意贡献者许可协议 (CLA)，声明您有权并实际上授予我们使用您的贡献的权利。 有关详细信息，请访问 。 当您提交拉取请求时，CLA 机器人将