mimiciii和mimiciv区别

时间: 2023-05-13 17:03:13 浏览: 195
MIMIC是医学信息研究所(MIT)开发的一款用于追踪重症患者病情的数据库。MIMIC数据库的最新版为MIMIC-IV,是对先前版本MIMIC-III的更新和补充。他们的区别在以下几个方面: 1. 数据质量和规模 MIMIC-IV还包含了更多的医院和更多的患者,因此规模和数据质量更高。 2. 数据类型 MIMIC-IV主要侧重于结构数据,包括住院记录、医嘱、实验室检查报告以及成像结果,而MIMIC-III则以临床指标数据为主。 3. 数据更新 MIMIC-IV的数据更新要频繁一些,相比之下,MIMIC-III的数据更新更加慢一些。 4. 数据处理 MIMIC-IV集成了更多的自然语言处理(NLP)技术,这对于从非结构化数据中提取有用信息非常有用。 总之,MIMIC-IV具有更高的数据质量和更广泛的数据类型,同时具有更高的数据更新频率和更多的数据处理技术。MIMIC-III在特定的数据类型方面可能更有用,但MIMIC-IV通常是更全面、更完整的。
相关问题

mimiciii 函数

在MIMIC数据库中,可以使用函数来进行各种操作。根据引用\[1\],可以使用COUNT函数来计算特定列中的值出现的次数。例如,可以使用以下语句来计算admissions表中subject_id列的出现次数:SELECT COUNT(*) FROM mimiciii.admissions。 另外,根据引用\[2\],可以使用函数来导入数据并进行统计。例如,可以使用以下语句来统计MIMIC数据库中患者入院次数:SELECT subject_id, COUNT(*) as admissiontimes FROM mimiciii.admissions GROUP BY subject_id。 此外,根据引用\[3\],在使用psql的SQL Shell时,可以使用一些命令来操作数据库。例如,可以使用\c命令将默认数据库切换到mimic数据库下,使用set search_path命令设置查询路径为mimiciii schema。 总之,MIMIC数据库中提供了多种函数和命令来进行数据操作和查询。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [MIMICIII 数据库中患者住院次数分布](https://blog.csdn.net/weixin_40466280/article/details/84074640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [mimiciii视图配置](https://blog.csdn.net/qq_44297664/article/details/130851392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

mimiciii 函数安装

要安装mimiciii函数,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您已经安装了mimiciii数据库和postgresql数据库,并且已经成功连接到数据库。 2. 下载mimic-code-master代码,您可以在提供的链接中找到代码的下载地址。 3. 打开下载的mimic-code-master代码文件夹,并找到concepts_postgres文件夹。 4. 在concepts_postgres文件夹中,您会找到一个名为postgres-make-concepts.sql的文件。这个文件包含了多个\i命令,用于逐个调用和运行里面的SQL文件。 5. 打开postgres-make-concepts.sql文件,并找到您需要安装的函数所在的SQL文件。 6. 在对应的SQL文件中,您可以找到函数的创建语句。请按照语句中的指示进行安装。 请注意,安装mimiciii函数可能需要一些数据库知识和操作经验。如果您对数据库操作不熟悉,建议参考MIMIC的官方文档,以获取更详细的安装指南和说明。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [mimiciii视图配置](https://blog.csdn.net/qq_44297664/article/details/130851392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【MIMICIII 数据库安装】踩坑记录+解决方案](https://blog.csdn.net/Mocode/article/details/130871786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

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