Diagrama relacional base de datos mimic4 de Physionet
Los diagramas de Sankey o de cuerdas son una herramienta visual poderosa para representar y analizar las relaciones entre entidades, especialmente en el caso de bases de datos relacionales. A través de la representación gráfica de las conexiones entre diferentes tablas y campos, incluyendo las llaves primarias y foráneas, estos diagramas permiten una comprensión más clara y efectiva de la estructura y la dinámica de las bases de datos. En este artículo, se presenta un análisis detallado y exhaustivo de un diagrama de cuerdas de la base de datos MIMIC4 del proyecto Physionet, enfocado en cómo las relaciones entre las tablas y los campos se representan y se entrelazan en un gráfico de 360 grados. y no el diagrama relacional tradicional de MIMIC4
La base de datos MIMIC4 del proyecto Physionet es un recurso valioso en el ámbito de la investigación médica y la inteligencia artificial aplicada al cuidado de la salud. Esta base de datos contiene una gran cantidad de información sobre pacientes, tratamientos, diagnósticos y eventos médicos, organizada en diversas tablas y campos relacionados entre sí. Para facilitar la comprensión de la estructura y las relaciones entre estos elementos, elaboramos un diagrama de cuerdas utilizando la técnica de los diagramas de Sankey.
El contexto de MIMICI y Physionet:
Para colocarlos en contexto comenzaré explicando qué es mimica 4 y qué es Physionet
MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care) es una base de datos de libre acceso que contiene registros médicos detallados y anonimizados de pacientes hospitalizados en unidades de cuidados intensivos (UCI). Desarrollada por el MIT Laboratory for Computational Physiology, la base de datos MIMIC-IV es la cuarta iteración del proyecto MIMIC y abarca un período desde 2008 hasta 2019. La base de datos recopila una amplia variedad de datos clínicos, incluyendo signos vitales, medicamentos, resultados de laboratorio, notas médicas y más. MIMIC-IV se utiliza para investigaciones en diversos campos, como inteligencia artificial, aprendizaje automático, análisis de datos y epidemiología. Al ser una base de datos altamente detallada y de gran envergadura, permite realizar investigaciones en una amplia gama de temas clínicos y biomédicos, lo que contribuye al avance del conocimiento y la mejora de la atención médica.
De donde viene Physionet
PhysioNet es una plataforma en línea de investigación y colaboración desarrollada por el MIT, Harvard y la Universidad de Boston, con el apoyo de la National Institutes of Health (NIH) de EE. UU. PhysioNet ofrece acceso a una gran cantidad de bases de datos, herramientas de software y recursos educativos relacionados con la fisiología y la investigación clínica. El objetivo principal de PhysioNet es promover el avance de la investigación biomédica al proporcionar acceso a datos clínicos y fisiológicos de alta calidad, así como algoritmos y herramientas de procesamiento de señales. A través de PhysioNet, los investigadores pueden descargar y analizar datos, colaborar en proyectos y contribuir al desarrollo de nuevas herramientas y técnicas. PhysioNet también organiza desafíos anuales en los que los investigadores de todo el mundo compiten para desarrollar algoritmos y modelos que aborden problemas específicos en el campo de la fisiología y la atención médica.
Cuál es el propósito del proyecto
El proyecto MIMIC-IV es un componente esencial de PhysioNet, ya que es una de las bases de datos más completas y de mayor envergadura en el ámbito de la atención médica intensiva. La combinación de MIMIC-IV con otros recursos y herramientas de PhysioNet permite a los investigadores abordar preguntas de investigación complejas y desarrollar soluciones innovadoras para mejorar la atención médica. Además, al ser un recurso de acceso abierto, MIMIC-IV y PhysioNet fomentan la colaboración y la transparencia en la investigación biomédica, permitiendo a los investigadores de diferentes disciplinas y ubicaciones geográficas trabajar juntos y compartir conocimientos para abordar problemas clínicos y fisiológicos de manera efectiva. con este nueva experiencia lo que haremos sera crear un diagrama relacional de MIMIC4 usando un diagrama de cuerdas con tecnica de Sankey
El diagrama relacional:
Un diagrama relacional de una base de datos es una representación gráfica y estructurada que ilustra la organización lógica, las entidades, las relaciones y las restricciones dentro de un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). El propósito principal de un diagrama relacional es facilitar la comprensión, el diseño, la implementación y el mantenimiento de una base de datos al proporcionar una vista sistemática de su estructura y componentes.
En un diagrama relacional de MIMIC4, las entidades son representadas por rectángulos o cuadros, que denotan las tablas de la base de datos. Cada tabla contiene una serie de atributos o campos, que se representan como elencos dentro de los rectángulos. Los atributos pueden ser de diferentes tipos de datos, como enteros, cadenas de caracteres, fechas o números decimales, y tienen propiedades específicas, como la capacidad de ser nulos o tener valores únicos. Además, cada tabla tiene un atributo especial llamado clave primaria, que es un identificador único para cada registro o fila en la tabla y garantiza la integridad de los datos.
Diagrama relacional tradicional de la base de datos mimic4
Las llaves primarias y la foráneas y el concepto de cardinalidad
Las relaciones entre las tablas se representan mediante líneas que conectan las claves primarias de una tabla con las claves foráneas en otra tabla. Las claves foráneas son atributos en una tabla que hacen referencia a la clave primaria de otra tabla y establecen una relación entre ellas. Estas relaciones pueden ser de varios tipos, como uno a uno (1:1), uno a muchos (1:N) o muchos a muchos (N:M), y a menudo se etiquetan con la cardinalidad y la opción de participación de la relación, como “obligatoria” u “opcional”.
Además de las entidades y las relaciones, un diagrama relacional puede incluir restricciones de integridad, que son reglas y condiciones que deben cumplirse para garantizar la calidad y la consistencia de los datos en la base de datos. Estas restricciones pueden ser de varios tipos, como la integridad de entidad (no se permite la duplicación de claves primarias), la integridad referencial (las claves foráneas deben corresponder a claves primarias existentes) y la integridad semántica (los datos deben cumplir con reglas específicas de negocio o de dominio).
Llaves primarias foráneas y cardinalidades
El diagrama de Cuerdas . Una representación novedosa e interactiva
El diagrama relacional de MIMIC4 utilizando cuerdas, se construyó precisamente a partir de esas relaciones entre las tablas y los campos que la componen. Estas relaciones se establecen mediante las llaves primarias y foráneas, antes mencionadas y con las cuales se conectaron todas las tablas y sus respectivos campos entre sí, para permitir una visualización más eficiente a la hora de entender dichas relaciones. Al representar estas conexiones en un gráfico de 360 grados, se obtiene una visión global y detallada de la estructura de la base de datos y sus interdependencias.
Elaboración
Este diagrama relacional MIMIC4 presenta un nivel de complejidad muy alto, ya que abarca múltiples tablas y muchos campos que se relacionan entre sí de diversas maneras. Por ejemplo, la tabla “admissions” se conecta con otras tablas como “caregiver”, “chartevents” y “d_icd_diagnoses”, entre otras. Además, la tabla “patients” se relaciona con tablas como “icustays”, “services” y “transfers”. Estas relaciones se representan mediante cuerdas que conectan los campos de las distintas tablas, mostrando así las dependencias y las conexiones entre ellas. Además de ello las relaciones entre las distintas tablas y sus campos están representadas por colores y por diversas calibres de magnitud de acuerdo a la cantidad de enlaces que posee cada una de ellas lo que le aumenta adicionalmente un nivel mayor de complejidad hola
El código y librerías utilizadas para elaborar el presente gráfico siguen esta lógica programática:
si está interesado en que podamos adaptar su base de datos a esta representación, estaremos gustosos en hacer un análisis y ofrecerle nuestra participación.
El autor de este trabajo: Diagrama relacional de MIMIC-4 utilizando cuerdas es: el Dr. Juan Ignacio barrios Arce, quien es médico y cirujano especialista en informática médica. El doctor barrios Arce es máster en Business Intelligence y en Big Data y ciencia de datos que actualmente combina sus estudios en inteligencia artificial con su actividad docente en la Universidad de Barcelona en la cátedra de informática médica en la que imparte cursos en esta área. El autor también es “Faculty Member ” de la Universidad de Rochester en los Estados Unidos de Norteamérica.