Beschreibung
Die MIMIC-III Clinical Database v1.4, veröffentlicht am 4. September 2016, ist eine umfangreiche, frei verfügbare Ressource für Forscher weltweit. Sie umfasst de-identifizierte, gesundheitsbezogene Daten von mehr als vierzigtausend Patienten, die zwischen 2001 und 2012 auf den Intensivstationen des Beth Israel Deaconess Medical Center behandelt wurden. Dieser umfangreiche Datensatz enthält eine breite Palette von Informationen, wie z. B. Patientendemografie, stündliche Vitalparameter, Ergebnisse von Labortests, Details zu durchgeführten Verfahren und verabreichten Medikamenten, Notizen von Pflegekräften, Bildgebungsberichte und Sterblichkeitsdaten, die sich sogar bis nach der Entlassung aus dem Krankenhaus erstrecken.
Die Datenbank ist als relationale Datenbank mit 26 Tabellen strukturiert, die durch Identifikatoren wie SUBJECT_ID, HADM_ID und ICUSTAY_ID verknüpft sind. Sie enthält Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Informationssysteme für die Intensivpflege (Philips CareVue und iMDsoft MetaVision ICU), elektronische Gesundheitsaktendatenbanken von Krankenhäusern und die Social Security Administration Death Master File. Die Daten durchlaufen einen rigorosen De-Identifizierungsprozess gemäß den HIPAA-Standards, einschließlich strukturierter Datenbereinigung und Datumsverschiebung, um Intervalle zu erhalten und gleichzeitig die Patientenidentitäten zu verschleiern. Daten werden in die Zukunft verschoben, und das Alter von Patienten über 89 Jahren wird verschleiert.
MIMIC-III zeichnet sich durch seine Zugänglichkeit, die große und vielfältige Population von Intensivpatienten, die es repräsentiert, und die hochgradig granulare Natur seiner Daten aus. Dies macht es zu einem unschätzbaren Werkzeug für ein breites Spektrum analytischer Studien, einschließlich Epidemiologie, Verbesserung klinischer Entscheidungsregeln und Entwicklung elektronischer Gesundheitswerkzeuge. Die Datenbank wird als Sammlung von CSV-Dateien bereitgestellt, begleitet von Skripten für den Import in verschiedene Datenbanksysteme wie PostgreSQL, MySQL und MonetDB. Der Zugriff erfordert, dass sich die berechtigten Benutzer einer Schulung zum Schutz menschlicher Forschungsteilnehmer unterziehen und einer Datenverwendungsvereinbarung zustimmen.
Version 1.4 führte bedeutende Verbesserungen ein, darunter die Hinzufügung von Textdaten aus Dropdown-Menüs für Metavision-Patienten, die Korrektur von Datenbereichen, die Wiederherstellung fehlender Daten aufgrund von Systemübergängen, die Harmonisierung von Labor-Konzepten und die verbesserte Darstellung von NULL-Werten in CSV-Dateien. Sie unterschied auch Nachträge zu Entlassungszusammenfassungen und korrigierte LOINC-Codes und Zeitzonendaten. Die Datenbank ist jetzt auch auf der Google Cloud Platform (GCP) und Amazon Web Services (AWS) verfügbar, mit Tutorials für die Verwendung mit BigQuery und Athena.
MIMIC-III Clinical Database v1.4 im Überblick
De-identifizierte klinische Daten von über 40.000 Intensivpatienten
Umfasst Demografie, Vitalparameter, Laborergebnisse, Medikamente und Notizen
Daten umfassen den Zeitraum von 2001 bis 2012
Frei verfügbar für berechtigte Forscher weltweit
Rigoroser De-Identifizierungsprozess gemäß HIPAA-Standards
Strukturiert als relationale Datenbank mit 26 Tabellen
Verfügbar auf Google Cloud Platform (GCP) und Amazon Web Services (AWS)
Unterstützt Forschung in den Bereichen Epidemiologie, Verbesserung klinischer Entscheidungsregeln und Tool-Entwicklung
Hochgradig granulare Daten, einschließlich stündlicher physiologischer Messungen
Enthält Sterblichkeitsdaten, sowohl im Krankenhaus als auch nach der Entlassung
Daten werden im CSV-Format mit Import-Skripten bereitgestellt
Erfordert den Abschluss einer Schulung zum Schutz menschlicher Forschungsteilnehmer
Erfordert die Unterzeichnung einer Datenverwendungsvereinbarung
Erste Schritte mit MIMIC-III Clinical Database v1.4
Zugangsmodell: Navigieren Sie zu physionet.org und suchen Sie die MIMIC-III-Datenbank.
Zulassung: Absolvieren Sie die erforderliche CITI Data or Specimens Only Research Schulung.
Datenverwendungsvereinbarung: Unterzeichnen Sie die PhysioNet Credentialed Health Data Use Agreement.
Daten herunterladen: Nach der Genehmigung laden Sie die Datenbankdateien von PhysioNetWorks herunter.
Daten integrieren: Verwenden Sie die bereitgestellten Skripte, um CSV-Daten in Ihr gewähltes Datenbanksystem zu importieren.
Daten analysieren: Beginnen Sie mit der Forschung unter Verwendung der umfassenden klinischen Informationen.
MIMIC-III Clinical Database v1.4's Anwendungsfälle
- Klinische Forschung
- Entscheidungsunterstützungstools
- Machine-Learning-Modelle
- Reproduzierbarkeitsstudien
- Analyse elektronischer Gesundheitsakten
- Natural Language Processing
