官方代码目录

官方代码链接
https://github.com/MIT-LCP/mimic-code
MIMIC-III目录

benchmark - 各种指数速度测试
buildmimic - 在关系数据库管理系统 (RDMS) 中构建 MIMIC-III 的脚本，特别是postgres是我们选择的 RDMS
concepts - MIMIC-III 中数据的有用视图/摘要，例如人口统计、器官衰竭评分、疾病严重程度评分、治疗持续时间、更易于分析的视图等。上面的论文详细描述了这些，并在子文件夹列出了生成的概念。
notebooks - R markdown 和 Jupyter 笔记本的集合，提供了如何提取和分析数据的示例
notebooks/aline - 在 MIMIC-III 数据库中复制的整个研究 - 从队列生成到假设检验
notebooks/aline-aws - 如上所述，可立即在 AWS 上启动
test - 你应该总是有测试！
tutorials - 类似于 notebooks 文件夹，但侧重于向新用户解释概念这里是引用

Makefile
已创建 Makefile 构建系统以促进 MIMIC 数据库的构建，并可选择提供来自社区的视图。Makefile 指南。

benchmark

buildmimic

此目录包含可用于创建 MIMIC 重症监护数据库的新实例的脚本。使用这些脚本构建本地 PostgreSQL 数据库的教程可在 MIMIC 网站的菜单“教程”项下找到：https://mimic.mit.edu/docs/iii/

concepts

包括在
- 在 BigQuery 中生成概念
- 在 PostgreSQL (*nix/Mac OS X) 中生成概念
- 在 PostgreSQL (Windows) 中生成概念

BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。

在 PostgreSQL (*nix/Mac OS X) 中生成概念

虽然此处的 SQL 脚本是用 BigQuery 的标准 SQL 语法编写的，但仍有许多 BigQuery 特定的函数不会延续到 PostgreSQL。尽管如此，只需进行一些更改，脚本就可以兼容。为了在 PostgreSQL 数据库上生成概念，必须：

创建模拟 BigQuery 函数的 postgres 函数
为不兼容的语法修改 SQL 脚本
运行修改后的 SQL 脚本并将输出定向到PostgreSQL 数据库中的表中

具体步骤：

在concepts文件夹中打开一个终端。
运行postgres-functions.sql。

例如psql -f postgres-functions.sql 此脚本创建模拟 BigQuery 语法的函数。

运行postgres_make_concepts.sh。

例如bash postgres_make_concepts.sh
此文件在应用一些正则表达式后运行脚本，这些正则表达式可以适当地转换表引用和日期计算。此文件生成有关public模式的所有概念。
在调用此脚本之前导出 DBCONNEXTRA 会将其添加到连接字符串中。例如，运行： DBCONNEXTRA=“user=mimic
password=mimic” bash postgres_make_concepts.sh 会将这些设置添加到所有 psql
调用中。（注意“dbname”和“search_path”不需要设置。）

使用MIMIC_Extract代码继续构建提取视图和队列

原址：https://github.com/MLforHealth/MIMIC_Extract
git 或者下载了MIMIC_Extract代码之后导航到utils目录下

bash postgres_make_extended_concepts.sh
psql -d mimic -f niv-durations.sql

创建一个conda环境并激活

conda env create --force -f ../mimic_extract_env_py36.yml
conda activate mimic_data_extraction

激活了conda环境之后根据需要运行提取文件

python mimic_direct_extract.py

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