PyHealth Clinical ML

• Vous travaillez avec des ensembles de données EHR tels que MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM ou EHRShot et souhaitez entraîner des modèles de prédiction clinique.
• Vous devez prédire des résultats cliniques tels que la mortalité hospitalière, la réadmission à 30 jours, la durée de séjour ou les recommandations médicamenteuses.
• Vous construisez des pipelines impliquant des signaux physiologiques (SleepEDF, SHHS, ISRUC) ou de l'imagerie médicale (ChestX-ray14, COVID19-CXR) avec PyHealth Clinical ML.
• Vous devez rechercher ou effectuer des correspondances croisées de codes médicaux tels que ICD-9-CM, ICD-10-CM, ATC, NDC, RxNorm ou CCS.

• Vous effectuez du ML tabulaire générique sans structure clinique — les workflows scikit-learn ou PyTorch standard sont plus appropriés.
• Vos données ne correspondent pas au modèle Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics et vous avez besoin d'une boucle d'entraînement entièrement personnalisée à partir de zéro.

PyHealth Clinical ML applique un schéma structuré Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics où chaque étape possède une interface stable. Cette compétence vous guide à travers chaque étape de manière correcte, notamment la distinction essentielle entre BaseDataset et SampleDataset.

Couvre MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM, EHRShot, SleepEDF, SHHS, ISRUC, ChestX-ray14, COVID19-CXR, TUEV et TUAB. Comprend des instructions sur les répertoires racines CSV locaux, les compartiments de démonstration synthétiques et la mise en cache persistante.

Fournit des définitions de tâches pour la prédiction de mortalité, la réadmission, la durée de séjour, la recommandation de médicaments, la classification du sommeil, le codage CIM, la détection d'événements EEG et la désidentification — chacune associée à la classe de jeu de données appropriée.

Vous aide à sélectionner et configurer les modèles Transformer, RETAIN, GAMENet, SafeDrug, MICRON, StageNet, AdaCare, CNN, RNN et MLP, y compris les arguments spécifiques à chaque modèle et la métrique monitor appropriée pour chaque type de tâche.

Prend en charge la recherche et la correspondance croisée entre les systèmes de codes ICD-9-CM, ICD-10-CM, ATC, NDC, RxNorm et CCS — indispensable pour la construction de cohortes et les tâches liées aux médicaments.

Applique des découpages au niveau du patient via split_by_patient pour éviter qu'un même patient apparaisse à la fois dans les ensembles d'entraînement et de test, une erreur courante et silencieuse en PyHealth Clinical ML.

Chargez MIMIC-III ou MIMIC-IV, appliquez la tâche de mortalité correspondante et entraînez un modèle Transformer ou RETAIN — la compétence guide à travers chaque étape, y compris la stratégie de découpage correcte et la sélection des métriques.

Utilisez GAMENet, SafeDrug ou MICRON sur les données de prescription MIMIC-III avec des métriques multi-étiquettes comme pr_auc_samples et jaccard_samples pour une prédiction précise et sécurisée d'ensembles de médicaments.

Construisez un pipeline de stadification du sommeil sur SleepEDF ou SHHS à l'aide des architectures StageNet ou CNN, avec des conseils sur le chargement de jeux de données spécifiques aux signaux et la configuration des métriques multiclasses, grâce à PyHealth Clinical ML.

Effectuez une correspondance croisée des codes NDC vers les niveaux ATC ou traduisez les diagnostics ICD-9 en ICD-10 pour la construction de cohortes, en utilisant les fonctions utilitaires de codes intégrées de PyHealth Clinical ML sans avoir à écrire de tables de correspondance personnalisées.