重症监护中基于机器学习的实时表型优化补充材料数据集

数据集概述

本数据集为重症监护领域实时表型优化研究的补充材料，包含研究方法、特征工程细节、模型性能评估等内容，支持基于电子健康记录的机器学习预测框架的复现与评估，验证动态疾病状态估计的可行性。

文件详解

• 文件名称: supplement.pdf
• 文件格式: PDF
• 内容说明: 包含补充表S.1至S.7，涵盖变量来源、特征工程方法、描述性统计及模型实时表型性能评估结果，支持对研究数据处理流程与结果的理解。
• 文件名称: tripod.pdf
• 文件格式: PDF
• 内容说明: 遵循TRIPOD声明的透明性与可重复性报告，确保研究方法、数据处理及模型评估的规范性与可追溯性。

数据来源

MIMIC-IV数据库

适用场景

• 重症监护医学研究: 分析机器学习在实时疾病表型识别中的应用效果，探索早期干预的可行性。
• 医疗数据科学: 研究电子健康记录（EHR）中时间序列数据的特征工程方法与缺失值处理策略。
• 机器学习模型评估: 验证动态预测框架在追踪疾病进展、提升诊断性能中的实际价值。
• 临床决策支持系统开发: 基于实时生理数据构建可解释、可行动的早期表型预测工具。