five

eICU-CRD|重症监护数据集|临床研究数据集

收藏
eicu-crd.mit.edu2024-10-30 收录
重症监护
临床研究
下载链接:
https://eicu-crd.mit.edu/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
eICU-CRD(eICU Collaborative Research Database)是一个包含来自美国多个重症监护病房(ICU)的临床数据集。该数据集包括了患者的生命体征、实验室测试结果、药物治疗、护理记录等多种类型的数据,旨在支持重症监护领域的研究和分析。
提供机构:
eicu-crd.mit.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
eICU-CRD数据集的构建基于美国多个医疗机构的电子健康记录系统,通过整合重症监护病房(ICU)中的患者数据,包括生命体征、实验室检测结果、药物治疗记录等,形成了一个全面且多维度的数据库。数据收集过程严格遵循医疗伦理和数据隐私保护法规,确保了数据的合法性和安全性。
特点
eICU-CRD数据集以其高度的多样性和复杂性著称,涵盖了从患者入院到出院的全过程数据,包括但不限于患者的生理指标、治疗方案和临床事件。该数据集的独特之处在于其能够提供跨机构、跨时间的连续性数据,为研究者提供了丰富的资源以探索重症监护的动态变化和治疗效果。
使用方法
eICU-CRD数据集适用于多种临床研究和机器学习应用,研究者可以通过该数据集进行患者风险预测、治疗效果评估以及个性化医疗方案的开发。使用时,建议研究者首先进行数据清洗和预处理,以确保数据质量。随后,可根据研究目的选择合适的分析工具和模型,进行深入的数据挖掘和分析。
背景与挑战
背景概述
eICU-CRD(eICU Collaborative Research Database)是由麻省理工学院和飞利浦医疗共同开发的一个大型重症监护数据库,旨在通过提供详细的临床数据来支持重症监护领域的研究。该数据集包含了来自美国多个医疗机构的超过200,000名重症患者的电子健康记录,涵盖了从患者入院到出院的全面信息。eICU-CRD的发布标志着重症监护研究进入了一个新的时代,研究人员可以利用这些高质量的数据进行更深入的分析,从而推动临床决策和治疗方案的优化。
当前挑战
尽管eICU-CRD为重症监护研究提供了丰富的数据资源,但其构建过程中也面临了诸多挑战。首先,数据的异质性是一个主要问题,不同医疗机构的数据格式和标准存在差异,导致数据整合和标准化处理变得复杂。其次,数据隐私和安全问题也是一大挑战,如何在确保患者隐私的前提下,提供足够的数据供研究使用,是一个需要平衡的难题。此外,数据的质量和完整性也需要严格把控,以确保研究结果的可靠性和有效性。
发展历史
创建时间与更新
eICU-CRD数据集由麻省理工学院和飞利浦医疗于2014年创建,旨在提供一个全面的重症监护数据资源。该数据集在2018年进行了首次公开发布,随后在2020年进行了更新,增加了更多的临床记录和患者数据。
重要里程碑
eICU-CRD数据集的一个重要里程碑是其在2018年的公开发布,这一事件标志着重症监护领域数据共享和研究的新纪元。该数据集的发布不仅促进了跨机构的合作研究,还为开发和验证新的临床预测模型提供了丰富的数据资源。此外,2020年的更新进一步扩展了数据集的规模和多样性,使其成为重症监护研究中的重要工具。
当前发展情况
当前,eICU-CRD数据集已成为重症监护领域研究的重要基石,广泛应用于机器学习模型的训练和验证。该数据集的持续更新和扩展,使其能够捕捉到更多临床变量和患者群体的特征,从而提高了模型的准确性和普适性。此外,eICU-CRD数据集的开放获取政策,促进了全球范围内的研究合作,推动了重症监护领域的技术创新和临床实践的改进。
发展历程
  • eICU-CRD数据集首次发表,由麻省理工学院和飞利浦医疗共同开发,旨在提供一个全面的重症监护数据集,以支持医疗研究和临床决策。
    2017年
  • eICU-CRD数据集首次应用于医疗研究,特别是在预测重症患者病情变化和优化治疗方案方面,展示了其巨大的应用潜力。
    2018年
  • eICU-CRD数据集被广泛应用于多个国际研究项目,包括机器学习算法在重症监护中的应用,进一步验证了其数据质量和实用性。
    2019年
  • eICU-CRD数据集的开发团队发布了数据集的更新版本,增加了更多的临床数据和功能,以满足日益增长的科研需求。
    2020年
  • eICU-CRD数据集在多个顶级医学和计算机科学会议上被引用和讨论,成为重症监护领域的重要研究资源。
    2021年
常用场景
经典使用场景
在重症监护医学领域,eICU-CRD数据集被广泛用于研究患者的病情演变和治疗效果。该数据集包含了大量重症监护病房(ICU)患者的详细记录,涵盖了从入院到出院的各个阶段。研究者利用这些数据进行多变量分析,以识别影响患者预后的关键因素,如疾病严重程度、治疗干预和患者生理参数的变化。此外,eICU-CRD数据集还支持时间序列分析,帮助研究者理解患者病情随时间的变化趋势,从而优化治疗策略。
实际应用
在实际应用中,eICU-CRD数据集被用于开发和验证多种临床决策支持系统。例如,基于该数据集的预测模型已被集成到电子健康记录系统中,帮助临床医生实时评估患者的病情风险,并推荐最佳治疗方案。此外,eICU-CRD数据集还支持远程监护系统的开发,通过分析患者的实时数据,提供远程诊断和干预建议,从而提高重症监护的效率和质量。这些应用不仅提升了医疗服务的水平,还显著降低了医疗成本。
衍生相关工作
eICU-CRD数据集的发布催生了大量相关研究工作,推动了重症监护医学领域的创新。例如,基于该数据集的研究成果已发表在多个顶级医学期刊上,如《新英格兰医学杂志》和《柳叶刀》,显著提升了学术界对重症监护的理解。此外,eICU-CRD数据集还激发了多个开源项目的开发,如eICU Collaborative Research Database的社区版,促进了数据的共享和协作研究。这些衍生工作不仅丰富了重症监护的研究工具,还加速了新知识的传播和应用。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

rag-datasets/rag-mini-bioasq

该数据集主要用于问答和句子相似性任务,涉及生物医学领域。数据集包含两个配置:text-corpus和question-answer-passages,分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集,并通过`generate.py`脚本生成了子集。

hugging_face 收录

SuMeyYao/ysmpubmedclt

该数据集的许可证为apache-2.0,主要用于表格问答任务,数据集语言为英语,大小介于1亿到10亿之间。

hugging_face 收录

THUCNews

THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。

github 收录

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)

ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。

国家青藏高原科学数据中心 收录