# Patient-representation-based-on-statistics
基于MIMICIII临床数据库,对传统基于简单统计特征的患者表示进行改进,使用遗传算法获取重要统计特征对患者时间序列进行表示,基于Stacking的模型Super Learner预测患者进入ICU24时后的死亡率,与包括疾病严重程度评分以及基于简单统计特征的患者表示构成的baseline进行对比,AUC平均提高0.05。
代码中包括从MIMICIII(Postgresql)数据库中提取数据、数据预处理、嵌入交叉验证的遗传算法特征选择、基于Stacking的模型集成以及与baseline的对比等部分。
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基于MIMICIII临床数据库,对传统基于简单统计特征的患者表示进行改进,使用遗传算法获取重要统计特征对患者进行表示.zip (41个子文件)
资料总结
evaluate
编码转换成统计量.py 1KB
scoring systems.py 6KB
baseline_simple statistics.py 4KB
baseline_roc_curve.py 20KB
preprocess
cal_statistics_ofindex.py 2KB
patient_index_count.py 4KB
get_data 731B
dataget.py 5KB
data
all_v3.csv 8.73MB
stats_res
stats_urine.csv 1.06MB
stats_gcsmotor.csv 777KB
stats_bicarbonate.csv 796KB
stats_sodium.csv 802KB
stats_gcseyes.csv 809KB
stats_wbc.csv 1.05MB
stats_hr.csv 1.07MB
stats_fio2.csv 1.16MB
stats_gcsverbal.csv 613KB
stats_sbp.csv 1.11MB
stats_po2.csv 952KB
stats_potassium.csv 1.14MB
stats_t.csv 1.46MB
stats_bun.csv 798KB
data_corhort
first24h_urine_1.csv 8.53MB
first24h_gcseyes_1.csv 3.83MB
first24h_t_c1.csv 7.85MB
first24h_sodium_2.csv 1.35MB
first24h_bun.csv 1.32MB
first24h_gcsverbal_1.csv 3.83MB
first24h_potassium_1.csv 2.28MB
first24h_hr_1.csv 17.31MB
first24h_po2.csv 2.66MB
first24h_gcsmotor_1.csv 3.81MB
first24h_fio2_1.csv 4.92MB
first24h_sbp_1.csv 18.94MB
first24h_wbc_1.csv 1.28MB
first24h_bicarbonate.csv 1.31MB
model
main.py 5KB
超级学习器的交叉验证.py 4KB
ga_1.py 8KB
README.md 652B
共 41 条
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妄北y
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