MIMIC 4 data set

환자를 식별하는 고유 id들

1. subject_id (환자 식별자): (입퇴원에 관계없는 환자 본인 식별자)
   • subject_id는 환자를 고유하게 식별하기 위한 식별자입니다.
   • 병원에서 환자의 의료 기록 번호를 익명화한 버전입니다.
   • 이를 통해 특정 환자에 대한 정보를 추적하고 분석할 수 있습니다.
2. hadm_id (입원 식별자): (병원에 입원할 때 부여되는 식별자, 퇴원 시 삭제)
   • hadm_id는 환자 입원 정보를 고유하게 식별하기 위한 식별자입니다.
   • 이 역시 병원에서 제공되며, 환자의 입원 기록을 익명화하여 식별합니다.
   • hadm_id를 사용하여 환자의 입원 정보를 추적하고 연구에 활용할 수 있습니다.
3. transfer_id (전송 식별자):
   • transfer_id는 환자의 입원과 관련된 병동 내 이동을 고유하게 식별하기 위한 식별자입니다.
   • 이 식별자는 인공적으로 생성되며, 개별 환자의 입원 중 다양한 병동 이동을 추적합니다.
4. stay_id (체류 식별자): (icu, ed등 병동에서 나갔다가 들어오면 바뀜)
   • stay_id는 환자의 치료 및 관리를 위한 병원 내 체류(병동 내 입원 기간)를 식별하기 위한 식별자입니다.
   • stay_id는 transfers 테이블에도 있으며, 이 테이블의 데이터를 기반으로 생성됩니다.
   • 개별 입원 기간을 논리적으로 그룹화하여 의료 체류를 추적하고 분석합니다.

환자 차트 이벤트 중요 파라메터

1. Heart Rate (심박수):
   • itemid: 220045
2. Respiratory Rate (호흡수):
   • itemid: 220210
3. Arterial Blood Pressure Systolic (동맥 혈압 수축기):
   • itemid: 220179
4. Arterial Blood Pressure Diastolic (동맥 혈압 이완기):
   • itemid: 220180
5. Body Temperature (체온):
   • itemid: 223761

환자의 사망 날짜:

• patients 테이블
• subject_id: 환자를 고유하게 식별하는 식별자입니다.
• gender: 환자의 성별을 나타냅니다.
• anchor_age: 환자의 연령 정보입니다.
• anchor_year: 앵커 연도(기준 연도) 정보입니다.
• anchor_year_group: 앵커 연도를 그룹화한 정보입니다. 예를 들어, "2011 - 2013"과 같이 연도 범위를 나타낼 수 있습니다.
• dod: 환자의 사망

• DRG Severity 레벨은 DRG 그룹 내에서 환자의 질병 또는 의료 상태의 심각성을 나타내는 지표입니다. 이것은 환자가 어느 정도로 중증한 질병 또는 상태를 가지고 있는지를 표현합니다. 일반적으로 DRG severity 레벨은 다음과 같이 1부터 4까지의 범주로 나뉩니다.
• Severity Level 1: 환자의 질병 또는 의료 상태가 가장 경증하며, 치료와 관찰이 비교적 간단한 경우입니다.
• Severity Level 2: 환자의 질병 또는 의료 상태가 중간 정도로 심각하며, 치료와 관찰이 일반적인 경우입니다.
• Severity Level 3: 환자의 질병 또는 의료 상태가 중증하며, 치료와 관찰이 복잡하고 지속적인 경우입니다.
• Severity Level 4: 환자의 질병 또는 의료 상태가 매우 중증하며, 치료와 관찰이 매우 복잡하고 고비용인 경우입니다.

drg mortality: 사망 level

 

drg severity level과 drg mortality를 이용해 환자를 그룹화그룹별로 lstm 모델 학습=> 사망 예측