mimic2 데이터를 이용한 패혈증 환자 분류

1. 패혈증에 대해서

• 패혈증은 미생물 감염에 대한 전신적인 반응으로 주요 장기에 장애를 유발하는 질환입니다.

1-1. 증상

• 빈백
• 빈호흡
• 심부전
• 오한
• 열
• 의식 저하
• 소변량 감소
• 저혈압
• 반점
• 근육통
• 구역 및 반점
• 등등 여러가지가 있습니다.

저는 위의 증상들과 매칭이 되는 ItemId 를 사용해서 패혈증을 분류 했습니다.

2. 전처리

2-1. 패혈증이 한번이라도 걸린 적이 있는 환자의 subject_id를 가져왔습니다.

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2-2. 위 증상에 맞는 ItemId를 해시와 맵 형태로 저장했습니다.

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2-3. 환자들의 나이를 구해줬습니다.

나이는 DOD(data of death)에서 DOB(date of birth)를 빼서 구했습니다

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2-4. 위에서 구한 증상들만 있을 수 있게 필터링을 해줬습니다. 또한 필터링을 함으로서 데이터의 크기를 줄여줬습니다.

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2-5. 그 후 에는 필요 없는 열을 다 제거해주고, ItemId을 원핫이코딩을 해주었습니다.

3. 모델 및 사용 결과

3-1. RF

너무 높게 나왔습니다. 아마도 전처리 하는 과정에서 문제가 생긴 것 같습니다.

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3-2. DT

RF모델과 같이 전처리 과정에서 문제가 생긴 것 같습니다.

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3-3. ANN

• batch size = 100, epoch = 100 으로 했습니다.

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3-4. MLP