MIMIC 重症监护数据库的网站和文档 在本地运行网站的说明 安装 Go 和 Hugo。有关说明，请参阅： http: //gohugo.io/overview/installing/ 克隆网站存储库： git clone --recursive https://github.com/MIT-LCP/mimic-website.git 在命令行运行hugo server以构建网站并提供页面； 查看网址：http: //127.0.0.1 :1313 网站部署注意事项 自动构建尚未实现。 网站或 MIMIC 的问题 请在模仿代码库中提出与网站或 MIMIC-III 相关的问题。

多参数智能监测数据库（ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ）是一个免费开放的、公共资源的重症监护室研究数据库。 内容概要：本资源包含数据集中的三个表格，PATIENTS，CHARTEVENTS和LABEVENTS，表格的说明可参考 https://mimic.physionet.org/mimictables/patients/ https://mimic.physionet.org/mimictables/chartevents/ https://mimic.physionet.org/mimictables/labevents/ 适合人群：机器学习相关研究人员

MIMIC代码存储库 这是研究社区共享的代码库。 该存储库旨在成为共享，完善和重用用于分析代码的中央枢纽。 要了解有关MIMIC的更多信息，请访问： : 。 该网站的源代码位于。 您可以在以下开放获取文章中阅读有关代码存储库的更多信息： 。 简单的介绍 该存储库由许多结构化查询语言（SQL）脚本组成，这些脚本在许多系统中构建MIMIC-III数据库并从原始数据中提取有用的概念。 还提供Jupyter笔记本，其中详细记录了在MIMIC-III上进行的分析。 该存储库的组织方式如下： -索引的各种速度测试 *-在关系数据库管理系统（RDMS）中构建MIMIC-III的脚本，特别是是我们选择的RDMS -MIMIC-III中数据的有用视图/摘要，例如人口统计学，器官衰竭评分，疾病评分的严重程度，治疗时间，易于分析的视图等。子文件夹列出了生成的概念。 -R markdown和Ju

MIMIC-III中的败血症3 这是与相关的代码库 该出版物评估了在电子健康记录中识别败血症的五种方法，并发现所有这五种人群的规模和疾病严重程度均以医院内死亡率衡量。 下图最好地总结了结果： 上面，我们可以看到，随着我们更改用于定义败血症的标准，满足该标准的患者百分比下降（蓝色条形），而该队列的死亡率百分比增加（红色条形）。 有关更多详细信息，请参见本文。 致谢 如果您认为该代码有用，我们将不胜感激地以引用的方式感谢我们的工作：直接编写代码（使用Zenodo的DOI徽章），总结工作的论文，或两者兼而有之！ @article{johnson2018comparative, title={A Comparative Analysis of Sepsis Identification Methods in an Electronic Database}, author={John

MIMIC_ICU代码存储库 定义和比较MIMIC-III数据库中现有ICU再入风险评分的代码。 它由以下核心模块组成。 extract_patients 该模块使用MIMIC-III数据库并通过资格标准进行筛选，以生成“可用” ICU患者的数据集，可以随时对其进行重新定义。 出于数据安全原因，此数据集文件将不会上传到github。 目前提取出接受手术治疗或转为手术治疗的患者。 preprocess_data 对于在extract_patients中定义的所有患者，此模块将预处理有关其人口统计信息和ICU停留时间的所有MIMIC数据。 这个过程很大程度上遵循Lin等人的工作流程。 2018年1月，可以在Python代码中找到和 。 它输出选定患者的所有人口统计，住院/转移和输入（诊断/过程/处方）数据。 split_events 该脚本将“事件”表（chartevents，input