MIMIC数据库智能挖掘研究概述

• 作者: 夏涛 张家艳 郑建立 郑西川
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: MIMIC数据库 人工智能 机器学习 深度学习 数据挖掘 医疗质量
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 144-148
• 页数: 5页
• 分类号: TP392
• 字数: 4495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.01.026

摘要

开源数据库-重症特别护理信息集MIMIC数据库包含了大量的医学数据,自它发布之日起,便得到了众多研究人员的青睐.但低效的挖掘方法很难发现内部的隐含信息,这使得MIMIC数据库得不到很好的利用,造成了资源的浪费.探索新兴的挖掘方法进行知识发现便显得异常重要.文中对围绕MIMIC数据库的各种挖掘方法进行综述,重点阐述了新出现的机器学习和深度学习方法.同时将传统统计学模型与新出现的人工智能技术包括机器学习和深度学习技术进行比较分析.结果发现相比传统的统计学模型,机器学习和深度学习技术在预测病人的早期死亡率、发现疾病影响因素等方面普遍效果更好,这有助于改善医疗质量、帮助医生进行辅助诊断,在一定程度上也减少了病人的医疗费用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建立		45	167	8.0	10.0
2	郑西川		62	703	15.0	22.0
3	张家艳		2	0	0.0	0.0
4	夏涛		2	2	1.0	1.0