INSPIRE, a publicly available research dataset for perioperative medicine

We present the INSPIRE dataset, a publicly available research dataset in perioperative medicine, which includes approximately 130,000 cases (50% of all surgical cases) who underwent anesthesia for surgery at an academic institution in South Korea between 2011 and 2020. This comprehensive dataset includes patient characteristics such as age, sex, American Society of Anesthesiologists physical status classification, diagnosis, surgical procedure code, department, and type of anesthesia. It also includes vital signs in the operating theatre, general wards, and intensive care units (ICUs), laboratory results from six months before admission to six months after discharge, and medication during hospitalization. Complications include total hospital and ICU length of stay and in-hospital death. We hope this dataset will inspire collaborative research and development in perioperative medicine and serve as a reproducible external validation dataset to improve surgical outcomes.

本报告推出INSPIRE数据集，该数据集系公开的围手术期医学研究数据集，包含约13万例（占总手术病例的50%）在2011年至2020年间于韩国一所学术机构接受麻醉手术的患者案例。该数据集内容详尽，涵盖了患者的诸多特征，如年龄、性别、美国麻醉医师协会身体状态分类、诊断、手术操作代码、科室以及麻醉类型。此外，还包括了手术室、普通病房和重症监护室（ICUs）中的生命体征记录，从入院前六个月至出院后六个月的实验室检测结果，以及住院期间的用药情况。并发症方面，则包含了总住院时长和ICU住院时长以及院内死亡情况。我们期望此数据集能够激发围手术期医学领域的协作研究与开发，并作为可重复的外部验证数据集，以提升手术效果。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

INSPIRE是一个公开的围手术期医学研究数据集，包含2011年至2020年韩国一家学术机构约130,000个手术案例的全面数据，涵盖患者特征、生命体征、实验室结果和药物使用等信息。该数据集旨在促进围手术期医学的协作研究，并作为现有预测模型的外部验证资源，以改善手术结果。数据经过严格匿名化处理，确保低重识别风险，结构上借鉴了MIMIC数据集，便于研究人员使用。