MIMIC-IV 데이터를 활용한 약물 분석

교내 데이터베이스 수업에서 진행한 프로젝트를 기록한 게시물 입니다.

MIMIC-IV 데이터는 무엇인가?

MIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care IV)는 미국 메사추세츠주 보스턴에 있는 Israel Deaconess Medical Center에 입원한 환자들의 실제 병원 체류 기록을 포함하는 관계형 데이터베이스이다. 2008년부터 2019년까지의 기간 동안 수집된 자료를 포함하고 환자의 생체 신호, 투여된 약물, 입원 및 퇴원 등 포괄적인 정보가 포함되어 있다. 따라서 총 7.2GB의 매우 큰 데이터셋으로 몇가지 과정만 거치면 무료로 사용할 수 있다.

PhysioNet에 들어가면, 데이터셋에 대한 설명을 볼 수 있고 제일 아래로 내려가면 Files 라는 부분이 나온다. 이 부분의 설명대로 여러 조건을 맞추게 된다면 제한된 정보에 접근할 수 있다.

자세한 과정은 다른 문서나 블로그를 참고하길 바란다

• https://baeseongsu.github.io/posts/mimiciii/
• https://www.notion.so/laplacian/2-2-ad9d27f8044a46a4af2a9bf4754511cd

선정 주제

데이터베이스에 필요한 MIMIC-IV 데이터들을 입력한 후에 이를 활용한 데이터 분석을 진행하였다.
우리팀은 최다 처방약물 10가지의 영양소 및 효능을 분석하는 것을 주제로 삼았다.

연구 목적

1. 약물의 영양 성분이 대상 질환에 어떤 효용성을 갖는지 조사
2. 영양 성분을 미리 섭취하는 것으로 대상 질환을 예방할 수 있는지 연구

연구 순서

1. 처방된 약물 리스트 검색 - 최다 처방 약물 10가지를 추출
2. 약물에 따른 질환 검색 및 분류 - 앞서 추출한 약물이 처방되는 질환을 질병 코드별로 분류
3. 약물에 포함된 영양 성분 조사 - 외부 데이터 활용 약물 성분 검색 및 해당 성분에 대한 효과 조사

연구할 내용에 대해서는 팀원 모두가 기획했고, 나는 두번째 단계를 맡아 이 부분을 구체적으로 설명할 예정이다.