pyhealth
Kompleksny zestaw narzędzi AI do budowy modeli predykcyjnych na danych klinicznych
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
PyHealth to biblioteka Pythona dedykowana sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia. Umożliwia pracę z elektronicznymi dokumentacją medyczną (EHR), przewidywaniem śmiertelności i readmisji pacjentów, kodowaniem medycznym (ICD, NDC, ATC) oraz implementacją głębokich sieci neuronowych dla aplikacji klinicznych. Zawiera 10+ gotowych zbiorów danych, 20+ zadań predykcyjnych i 33+ modeli uczenia maszynowego dostosowanych do potrzeb opieki zdrowotnej.
Jak używać
Zainstaluj PyHealth za pomocą pip, aby uzyskać dostęp do biblioteki i jej zależności. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.7 lub nowszy.
Załaduj jeden z dostępnych zbiorów danych klinicznych (MIMIC-III, MIMIC-IV, eICU lub OMOP) przy użyciu wbudowanych interfejsów do ładowania danych. Biblioteka standaryzuje format wszystkich zbiorów, aby uprościć przetwarzanie.
Zdefiniuj zadanie predykcyjne, wybierając jedno z 20+ predefiniowanych scenariuszy (przewidywanie śmiertelności, readmisji, długości pobytu lub rekomendacji leków) lub utwórz własne zadanie dostosowane do Twoich danych.
Wybierz model z katalogu 33+ opcji, obejmujących modele bazowe, sieci głębokie oraz architektury specjalizowane w EHR, takie jak RETAIN, SafeDrug, Transformer czy GNN.
Wytrenuj model korzystając z automatycznego zapisywania punktów kontrolnych i monitorowania wydajności. PyHealth obsługuje sekwencyjne zdarzenia, sygnały fizjologiczne (EEG, ECG) i tekst kliniczny.
Oceń wyniki modelu za pomocą metryk sprawiedliwości, kalibracji, interpretowalności i kwantyfikacji niepewności, aby upewnić się, że model jest gotów do wdrożenia w środowisku klinicznym.