哈佛大学 发布 CRITICAL 数据集, 应用在 临床医疗、人工智能 领域

哈佛大学 本次发布的数据集 CRITICAL, CRITICAL数据集是首个跨CTSA的倡议，创建了一个多站点、多模式、匿名化的临床数据集，结合了深度纵向覆盖和广泛的机构多样性。该数据集由四个CTSA站点（Northwestern、Tufts、华盛顿大学圣路易斯分校和阿拉巴马大学伯明翰分校）合作开发，包含了来自371,365名患者的19.5亿条记录，是迄今为止最大的公开共享、疾病无关的基准数据集，用于重症监护研究。CRITICAL数据集基于OMOP CDM v5.3，包含17张表，总计278.97GB，其中MEASUREMENT表包含14亿行。该数据集包括3800万次访问和2800万条单位级记录，平均每名患者有5,242行。CRITICAL提供了全面的病人护理历程，中位观察期为3.11年，最长跨度为31.8年，捕获了住院和门诊环境中ICU前、ICU和ICU后的遭遇。这种多机构、纵向的观点引入了大量的词汇异质性，需要在统一的标准下进行系统性的协调。CRITICAL数据集的这种大规模、机构多样性和纵向深度改善了AI研究人员对大规模临床数据的访问。

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