【摘要】：研究背景及目的:醫(yī)療實踐活動產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),隨著信息化的發(fā)展,我們得以用電子健康檔案及時記錄醫(yī)療數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行深度挖掘利用對于提高醫(yī)療、護理質(zhì)量和患者安全具有重要意義。在重癥監(jiān)護醫(yī)療數(shù)據(jù)倉庫(Medical Information Mart for Intensive Care Ⅲ,MIMIC-Ⅲ)發(fā)布后,由于其具有大量的樣本、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和全方位的患者信息,許多臨床醫(yī)生想基于該數(shù)據(jù)庫開展有價值的醫(yī)學(xué)研究例如解決日常工作中受限于有限的觀測樣本而困擾自己的問題。探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory data analysis,EDA)是數(shù)據(jù)分析中常用的基本步驟,可以幫助研究人員識別數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律,有助于挖掘其潛在規(guī)律和價值。在對MMIC數(shù)據(jù)庫的初步探索中,EDA可幫助研究人員提供了快速了解該數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)特點,如人群的統(tǒng)計學(xué)分布、疾病比例等。在了解該數(shù)據(jù)庫過程中,發(fā)現(xiàn)心血管系統(tǒng)疾病急性心肌梗死患者占有重要的比例,而目前對患者疾病嚴(yán)重程度判斷需要豐富臨床經(jīng)驗,因而臨床醫(yī)生提出了能否利用大數(shù)據(jù)分析方法建模分析急性心肌梗死危重癥患者早期疾病嚴(yán)重程度的問題輔助醫(yī)生決策支持。目的:1)解析MIMIC-Ⅲ患者疾病譜,從多個方向和維度展示數(shù)據(jù)分布信息,為基于MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫解決臨床科研問題的臨床醫(yī)生及工程師提供相關(guān)數(shù)據(jù)參考,并了解探索性數(shù)據(jù)分析在電子健康檔案(EHR)分析中的作用2)探索患有急性心肌梗死危重癥患者早期死亡風(fēng)險預(yù)測模型,輔助臨床醫(yī)生進行臨床決策。方法:1)利用探索性數(shù)據(jù)分析方法探究MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫中各年齡層患者疾病及急癥分布特點:首先,呈現(xiàn)MIMIC-Ⅲ中患者部分基本信息。其次,鑒于新生兒與成人間的巨大差異,對于非新生兒患者,以患者第一診斷分析各疾病類型在不同年齡段之間的分布,并按照國際疾病分類代碼ICD-9逐步細(xì)化疾病分類,分析幾大類主要疾病類型在各年齡段之間的基本信息,基于相同方法,分析新生兒孕周、體重、ICU住院時長等方面數(shù)據(jù)分布特點;并利用探索性數(shù)據(jù)分析說明無創(chuàng)血壓有創(chuàng)血壓測量一致性問題2)收集目標(biāo)患者入院頭24小時的人口統(tǒng)計學(xué)、生理生化參數(shù)以及其中蘊含的變異性、動態(tài)性特征作為解釋變量,患者院內(nèi)死亡作為結(jié)局變量,利用目前在其他領(lǐng)域常用且性能優(yōu)異的機器學(xué)習(xí)算法如隨機森林、xgboost等來建立分類模型來預(yù)測患者病情嚴(yán)重程度結(jié)果:1)對MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫中患者傷病譜分布進行詳細(xì)描述,首先是MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫中首次入院46428例患者的基本情況介紹,總體入院患者年齡中位數(shù)為60(38.6-75.6)歲,循環(huán)系統(tǒng)疾病患者占比最大達(dá)到32%,損傷與中毒(14%)、消化系統(tǒng)(8%)、腫瘤(7%)、呼吸系統(tǒng)疾病(6%);其次根據(jù)系統(tǒng)疾病隨年齡變化分布圖,得到不同系統(tǒng)疾病隨年齡變化的占比情況,探索并闡釋了 MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫疾病譜特點。2)提取了 1220例急性心肌梗死患者的入ICU第一天的年齡、性別、種族、生命體征信息、生化檢測、其他共64個特征,通過特征挑選得到25個特征,采用randomforest、xgboost機器學(xué)習(xí)算法建立的預(yù)測模型最優(yōu)AUC達(dá)到0.86[0.83,0.90],性能優(yōu)于傳統(tǒng)SOFA和SAPS臨床評分。結(jié)論:1)探索性數(shù)據(jù)分析技術(shù)在醫(yī)療數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要作用。通過對MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫患者傷病譜進行深度解析,能為相關(guān)領(lǐng)域研究者提供一定數(shù)據(jù)參考,利于先期掌握研究目標(biāo)對象的體量及分布概況以及開展下一步研究2)使用MIMIC-Ⅲ數(shù)據(jù)庫建立了基于機器學(xué)習(xí)方法預(yù)測急性心肌梗死患者院內(nèi)死亡的風(fēng)險預(yù)測模型,模型性能優(yōu)于臨床中常用的傳統(tǒng)評分,能為臨床醫(yī)生及早識別患者的惡化及死亡風(fēng)險,進行臨床決策提供了輔助支持,可以作為開發(fā)下一代疾病嚴(yán)重程度評分的參考。電子健康檔案為臨床研究提供了寶貴的資源,基于大數(shù)據(jù)的分析方法在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用為我們理解疾病的發(fā)展過程、早期診斷、臨床決策支持提供了更可靠的技術(shù)手段。
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R542.22
【圖文】：

由于ＭＩＭＩＣ數(shù)據(jù)庫全球免費開放使用，數(shù)據(jù)時間跨度大，有詳細(xì)的患者個人逡逑數(shù)據(jù)等特點，大量學(xué)者、研宄員使用ＭＩＭＩＣ數(shù)據(jù)庫進行研究。通過整理、分析２０００逡逑年到２０１７年所有基于ＭＩＭＩＣ發(fā)表的雜志、會議期刊，下圖１－２為ＭＩＭＩＣ文獻(xiàn)數(shù)逡逑１］逡逑

或之前的版本為研究材料，而ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ發(fā)布后，研宄重心就轉(zhuǎn)移到ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ上，逡逑從２０１６年中旬開始，論文發(fā)表采用的均為ＭＩＭＩＣ－ＩＩＩ數(shù)據(jù)庫。逡逑圖１－２邋ＭＩＭＩＣ文獻(xiàn)發(fā)表隨年份變化曲線逡逑基于ＭＩＭＩＣ的研宄目前主要可以分為：逡逑９０逡逑８０邐８０ｙ逡逑７０邋６６邋／逡逑６０邐Ｉ逡逑５０邐／逡逑４０邐３９邋Ｊ逡逑３０邐／逡逑２０邐２１Ｘ逡逑１０邋１邋，逡逑１）

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號：2712564