論文の概要: A Multimodal Data Processing Pipeline for MIMIC-IV Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11606v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 20:05:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.783976
• Title: A Multimodal Data Processing Pipeline for MIMIC-IV Dataset
• Title（参考訳）: MIMIC-IVデータセットのためのマルチモーダルデータ処理パイプライン
• Authors: Farzana Islam Adiba, Varsha Danduri, Fahmida Liza Piya, Ali Abbasi, Mehak Gupta, Rahmatollah Beheshti,
• Abstract要約: MIMIC-IVは、大規模な電子健康記録(EHR)リソースで、臨床機械学習研究に広く利用されている。 構造化データ、臨床ノート、波形、画像データを含む複数のモダリティから構成される。 MIMIC-IVデータ抽出用のパイプラインがいくつか用意されているが、モダリティの小さなサブセットをターゲットにしているか、あるいは任意のダウンストリームアプリケーションを完全にサポートしていない。 本稿では,従来普及してきたユニモーダルパイプラインを大幅に拡張し,包括的でカスタマイズ可能なマルチモーダルパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.536530002576318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The MIMIC-IV dataset is a large, publicly available electronic health record (EHR) resource widely used for clinical machine learning research. It comprises multiple modalities, including structured data, clinical notes, waveforms, and imaging data. Working with these disjointed modalities requires an extensive manual effort to preprocess and align them for downstream analysis. While several pipelines for MIMIC-IV data extraction are available, they target a small subset of modalities or do not fully support arbitrary downstream applications. In this work, we greatly expand our prior popular unimodal pipeline and present a comprehensive and customizable multimodal pipeline that can significantly reduce multimodal processing time and enhance the reproducibility of MIMIC-based studies. Our pipeline systematically integrates the listed modalities, enabling automated cohort selection, temporal alignment across modalities, and standardized multimodal output formats suitable for arbitrary static and time-series downstream applications. We release the code, a simple UI, and a Python package for selective integration (with embedding) at https://github.com/healthylaife/MIMIC-IV-Data-Pipeline.
• Abstract（参考訳）: MIMIC-IVデータセットは、大規模な電子健康記録(EHR)リソースで、臨床機械学習研究に広く利用されている。 構造化データ、臨床ノート、波形、画像データを含む複数のモダリティから構成される。 これらの不連続なモダリティを扱うには、下流の分析のためにそれらを前処理し調整するための広範囲な手作業が必要である。 MIMIC-IVデータ抽出用のパイプラインがいくつか用意されているが、モダリティの小さなサブセットをターゲットにしているか、あるいは任意のダウンストリームアプリケーションを完全にサポートしていない。 本研究は,従来普及してきたユニモーダルパイプラインを大幅に拡張し,マルチモーダル処理時間を大幅に短縮し,MIMICに基づく研究の再現性を高めることができる包括的でカスタマイズ可能なマルチモーダルパイプラインを提案する。 我々のパイプラインは、列挙されたモダリティを体系的に統合し、自動コホート選択、モーダル間の時間的アライメント、任意の静的および時系列ダウンストリームアプリケーションに適した標準化されたマルチモーダル出力フォーマットを実現する。 コード、シンプルなUI、および(埋め込みによる)選択的統合のためのPythonパッケージをhttps://github.com/healthylaife/MIMIC-IV-Data-Pipeline.comでリリースします。

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