PyHealth Clinical ML

• Työskentelet EHR-tietoaineistojen, kuten MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM tai EHRShot, kanssa ja haluat kouluttaa kliinisiä ennustemalleja.
• Sinun täytyy ennustaa kliinisiä lopputuloksia, kuten sairaalansisäistä kuolleisuutta, 30 päivän uudelleensairaalointia, hoitojakson pituutta tai lääkesuosituksia.
• Rakennat PyHealth-pohjaisia prosessointiputkia, jotka sisältävät fysiologisia signaaleja (SleepEDF, SHHS, ISRUC) tai lääketieteellistä kuvantamista (ChestX-ray14, COVID19-CXR).
• Sinun täytyy hakea tai ristiinkartoittaa lääketieteellisiä koodeja, kuten ICD-9-CM, ICD-10-CM, ATC, NDC, RxNorm tai CCS.

• Teet geneeristä taulukkomuotoista koneoppimista ilman kliinistä rakennetta — tavalliset scikit-learn- tai PyTorch-työnkulut sopivat paremmin.
• Datasi ei sovi Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics -malliin ja tarvitset täysin mukautetun harjoitussilmukan alusta alkaen.

PyHealth Clinical ML noudattaa selkeää Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics -kaavaa, jossa jokaisella vaiheella on vakaa rajapinta. Tämä taito opastaa sinut läpi jokaisen vaiheen oikein, mukaan lukien keskeinen ero BaseDataset- ja SampleDataset-luokkien välillä.

Kattaa MIMIC-III/IV-, eICU-, OMOP-CDM-, EHRShot-, SleepEDF-, SHHS-, ISRUC-, ChestX-ray14-, COVID19-CXR-, TUEV- ja TUAB-tietokannat. Sisältää ohjeet paikallisille CSV-juurihakemistoille, synteettisille demosäilöille ja pysyvälle välimuistille.

Tarjoaa tehtävämäärittelyt kuolleisuuden ennustamiselle, uudelleensairaalahoitoon joutumiselle, hoitoajan pituudelle, lääkesuosituksille, univaiheistukselle, ICD-koodaukselle, EEG-tapahtumien tunnistamiselle ja de-identifioinnille — jokainen yhdistettynä oikeaan tietoluokkaan.

Auttaa sinua valitsemaan ja määrittämään Transformer-, RETAIN-, GAMENet-, SafeDrug-, MICRON-, StageNet-, AdaCare-, CNN-, RNN- ja MLP-mallit, mukaan lukien mallikohtaiset argumentit ja oikea monitor-mittari kullekin tehtävätyypille.

Tukee hakua ja ristiinmappausta ICD-9-CM-, ICD-10-CM-, ATC-, NDC-, RxNorm- ja CCS-koodijärjestelmien välillä — välttämätön kohortin rakentamiseen ja lääkkeisiin liittyviin tehtäviin.

Pakottaa potilastason jakamiseen split_by_patient-toiminnon avulla estääkseen saman potilaan esiintymisen sekä koulutus- että testijoukossa — tämä on yleinen ja huomaamaton virhe kliinisessä koneoppimisessa PyHealth Clinical ML:ssä.

Lataa MIMIC-III tai MIMIC-IV, sovella vastaavaa kuolleisuustehtävää ja kouluta Transformer- tai RETAIN-malli — taito käy läpi jokaisen vaiheen, mukaan lukien oikea jakostrategia ja mittareiden valinta.

Käytä GAMENet-, SafeDrug- tai MICRON-malleja MIMIC-III-reseptidatalla monietikettimittareiden, kuten pr_auc_samples ja jaccard_samples, kanssa turvalliseen ja tarkkaantulevaan lääkejoukon ennustamiseen.

Rakenna unen vaiheistusputkisto SleepEDF- tai SHHS-aineistoille käyttäen StageNet- tai CNN-arkkitehtuureja, ohjauksella signaalikohtaiseen tietojoukon lataamiseen ja moniluokkaisten mittareiden konfigurointiin, hyödyntäen PyHealth Clinical ML -työkalua.

Ristiinkartoita NDC-koodit ATC-tasoille tai muunna ICD-9-diagnoosit ICD-10-muotoon kohorttien rakentamista varten käyttämällä PyHealth Clinical ML:n sisäänrakennettuja koodiapufunktioita ilman mukautettujen hakutaulukoiden kirjoittamista.