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MGP-TCN在MIMIC数据集中的败血症预测

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简介：
本研究运用MGP-TCN模型，在MIMIC数据集中进行败血症预测，旨在提升重症监护下的早期诊断与治疗效率。 MGP-TCN用于在MIMIC数据集上进行败血症预测的代码存储库包含了与论文相关的代码（包括标记、提取和建议方法的代码）： @InProceedings{moor2019early, title = {Early Recognition of Sepsis with Gaussian Process Temporal Convolutional Networks and Dynamic Time Warping}, author = {Moor, Michael and Horn, Max and Rieck, Bastian and Roqueiro, Damian and Borgwardt, Karsten}, booktitle = {Proceedings of the 4th Machine Learning for Healthcare Conference}

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  • MGP-TCN在MIMIC数据集中的败血症预测
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    本研究运用MGP-TCN模型，在MIMIC数据集中进行败血症预测，旨在提升重症监护下的早期诊断与治疗效率。 MGP-TCN用于在MIMIC数据集上进行败血症预测的代码存储库包含了与论文相关的代码（包括标记、提取和建议方法的代码）： @InProceedings{moor2019early, title = {Early Recognition of Sepsis with Gaussian Process Temporal Convolutional Networks and Dynamic Time Warping}, author = {Moor, Michael and Horn, Max and Rieck, Bastian and Roqueiro, Damian and Borgwardt, Karsten}, booktitle = {Proceedings of the 4th Machine Learning for Healthcare Conference}
     
  • 癌症预测的cancer.csv数据集
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    cancer.csv 数据集包含了用于癌症预测研究的相关医疗记录和生物标记信息，旨在帮助研究人员开发早期诊断模型。 癌症预测数据集包含用于训练机器学习模型的数据，这些模型旨在帮助医生更早地识别和诊断各种类型的癌症。该数据集中包含了患者的多项生理指标、生活习惯及过往病史等相关信息，可用于研究如何提高早期检测的准确性以及优化治疗方案。
     
  • 疾病症状预测的数据集
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    该数据集旨在通过收集和分析各种疾病的症状信息，为疾病早期预警系统提供支持，帮助提高诊断准确性和效率。 此数据集旨在帮助学生创建疾病预测或医疗保健系统，并为他们提供必要的资源。 该数据集包含有关疾病的详细信息，包括症状、预防措施以及相关权重的数据。 通过使用文件处理技术，可以轻松清理这些数据，用户只需了解表格中行和列的结构即可。 具体而言： - 疾病种类：真菌感染、过敏、慢性胆汁淤积、药物反应、消化性溃疡、艾滋病、糖尿病、肠胃炎、支气管哮喘、高血压、偏头痛以及颈椎病。 - 其他信息包括瘫痪（脑出血）。
     
  • 糖尿病并发症预测的数据集
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    本数据集旨在通过收集糖尿病患者的临床信息和生活习惯等数据，用于建立预测模型，以期有效预防或延缓糖尿病并发症的发生。 糖尿病是一种代谢紊乱疾病，在全球范围内的发病率持续上升。与心脑血管病和其他慢性非传染性疾病一样，I型糖尿病是由遗传、社会环境、生活方式等多种因素共同作用的结果。预防和控制糖尿病的关键在于采取综合性的防治措施，评估疾病的危害程度及识别危险因素是其中的重要环节。 掌握糖尿病的患病率和死亡情况，并了解其相关风险因子及其分布规律，对于制定有效的防控策略以及提高患者的生活质量至关重要。本数据集兼容性良好，使用基础表格处理软件即可运行；具体的数据挖掘工具可根据用户的实际需求来选择。 该数据由中国人民解放军总医院提供。
     
  • 糖尿病并发症预测的数据集
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    本数据集用于研究和预测糖尿病患者的并发症风险，包含大量病历信息及随访结果，旨在提升疾病预防与治疗效果。 糖尿病是心血管疾病发展的主要危险因素之一，而糖尿病大血管病变则是其长期并发症之一。这类病变包括心血管疾病、脑血管疾病及外周动脉疾病。在糖尿病患者中，大约三分之二的死亡病例是由心血管疾病和脑血管疾病引起的。
     
  • SEPSIS3-MIMIC：对MIMIC-III中脓毒症3指南的评价
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    本研究基于MIMIC-III数据库，采用Sepsis 3.0指南评估真实世界中的脓毒症发病率与特征，为临床诊断和治疗提供依据。 MIMIC-III中的败血症3 是一个与相关代码库的出版物有关的研究项目，该项目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以及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，请参见本段落。 如果您认为我们的代码对您的研究有所帮助，请引用我们的工作以示感谢。可以直接使用DOI进行引用或参考总结工作的论文。
     
  • MIMIC重症监护数据库创建语句
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    本资源提供用于创建MIMIC重症监护数据库的SQL语句，包括数据表结构定义及索引设置等内容，旨在帮助研究人员高效搭建研究环境。 根据MIMIC重症监护数据库的建库语句进行编写工作，包括了MIMIC-III和MIMIC-IV的相关内容。
     
  • KNN癌症预测的实验测试数据
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    本研究利用K近邻算法对癌症预测模型进行实验验证，通过分析不同参数下的测试数据，评估其在癌症诊断中的准确性和适用性。 KNN癌症预测测试实验数据仅供学习使用，由于数据量较小，仅有100条记录，因此仅适用于学习目的。使用的数据文件为Prostate_Cancer.csv。
     
  • TCN-LSTM-MATT与TCN-LSTM、TCN、LSTM在多变量时间序列预测中的对比分析
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    本文探讨了TCN-LSTM-MATT模型，并将其应用于多变量时间序列预测中，与TCN-LSTM、TCN和LSTM等模型进行性能比较。 实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比： 1. 数据集为excel格式的文件data，包含4个输入特征和1个输出特征，考虑历史特征的影响进行多变量时间序列预测。 2. 主程序文件包括Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）和Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制），运行这些文件即可。 3. 在命令窗口中会输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE等评估指标。数据集与程序需放置于同一文件夹内，且应在Matlab2023a及以上版本环境中进行操作。 关于“多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)”： 该机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的方法。它通过计算每个位置与其他所有其他位置之间的权重来加权求和整个输入序列，这有助于在处理序列数据时对各个信息点进行适当的强调与调整。
     
  • MIMIC-Tools: MIMIC 数据资源
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    MIMIC-Tools 是一个针对 MIMIC 数据资源开发的工具集合，旨在简化数据访问和分析流程，支持医学研究与临床决策。 MIMIC数据资源 该存储库将资源重组以用于语料库处理。 1. 要求： 您已克隆存储库。 ```shell cd ~ git clone git@github.com:jtourillemimic-w2v-tools.git ``` 您已经成功下载了mimic-iii并填充了一个postgres数据库。有关详细说明，请参见官方网站。 2. 使用方法 以下步骤假定您正在空目录中工作。 ```shell mkdir ~ mimicdump cd ~ mimicdump ``` 2.1 从数据库中提取文本段落档： 运行以下命令以从数据库中提取文档。将参数调整为您的设置。 ```shell python ~mimic-w2v-tools/main.py EXTRACT --url postgresql://mimic@localhost:5432/mimic --output-dir ~/mimicdump/01_extraction ```