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# System prepended metadata

title: NIS 表相關問題
tags: [國泰專案]

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# NIS 表相關問題
###### tags: `國泰專案`

1. **EMV 表**
   + 欄位 E, M, V 分別對應到 sepsis102 表中的 CONSCIOUSNESSE, CONSCIOUSNESSM, CONSCIOUSNESSV
   + 使用 nis 表對 102 表進行補值
   + 要怎麼補值？

2. **BW 表**
   + 身高、體重可納入建模

3. **VS 表**
   + 欄位 BT, pulse, respiratory, SBP, DBP, MAP 分別對應到 sepsis102 中的 VITALSIGNSBT, VITALSIGNSPR, Respiratory, VITALSIGNSSBP, VITALSIGNSDBP, MAP
   + 使用 nis 表對 102 表進行補值
   + 要怎麼補值？

4. **SP02** 
   + 對 sepsis105 表進行補值

5. **IO**
   + IOTYPE: I, O 
   + EVENTTYPENAME: 
   + AMOUNT
   + UNITTYPENAME: 單位要統一，cc, gm, 次, U
   + TUBENAME

6. **TUBE**
   + TUBENAME


7. **模型設計**：目標要輸出病人進 ICU、一般病房、死亡的機率，我們會訓練三個模型，三個模型的輸出數值意義分別如下：
   + **模型一**：輸出住院機率 $P(住院=Y)$
   + **模型二**：輸出死亡機率 $P(死亡=Y)$
   + **模型三**：輸出病人在住院條件下進 ICU 的機率 $P(ICU=Y|住院=Y)$
   + **模型四**：輸出回家治療機率 $P(回家治療=Y)$
   
    根據以上公式可知，
    + **病人死亡機率** = 模型二輸出
    + **病人進 ICU 機率** = 模型一輸出 * 模型三輸出
    + **病人進一般病房機率** = 模型一輸出 * (1 - 模型三輸出) 
    
    補充：這樣的設計可以確保下列公式成立
    $$
    P(住院 = Y) = P(ICU=Y| 住院=Y) +  P(一般病房=Y| 住院=Y)
    $$ 也可以避免前版設計假設疑似敗血症病人住院機率為 100% 的問題。 
    
     
```mermaid
graph LR
A[疑似敗血症病人] --> B["模型一（輸出住院機率）"] 
A --> C["模型二（輸出死亡機率）"]
B --> D["模型三（輸出住院條件下，進 ICU 機率）"] 
A --> E["模型四（輸出回家治療機率）"]

```


8. TRIAGE 挑出幾個重要類別就好了
   + 特徵太多，模型容易 overfitting  
   


