pyhealth

Comprehensive healthcare AI toolkit for developing, testing, and deploying machine learning models with clinical data. This skill should be used when working with electronic health records (EHR), clinical prediction tasks (mortality, readmission, drug recommendation), medical coding systems (ICD, NDC, ATC), physiological signals (EEG, ECG), healthcare datasets (MIMIC-III/IV, eICU, OMOP), or implementing deep learning models for healthcare applications (RETAIN, SafeDrug, Transformer, GNN).

1. Zainstaluj PyHealth za pomocą pip, aby uzyskać dostęp do biblioteki i jej zależności. Upewnij się, że masz zainstalowany Python 3.7 lub nowszy.

2. 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.

3. 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.

4. Wybierz model z katalogu 33+ opcji, obejmujących modele bazowe, sieci głębokie oraz architektury specjalizowane w EHR, takie jak RETAIN, SafeDrug, Transformer czy GNN.

5. Wytrenuj model korzystając z automatycznego zapisywania punktów kontrolnych i monitorowania wydajności. PyHealth obsługuje sekwencyjne zdarzenia, sygnały fizjologiczne (EEG, ECG) i tekst kliniczny.

6. Oceń wyniki modelu za pomocą metryk sprawiedliwości, kalibracji, interpretowalności i kwantyfikacji niepewności, aby upewnić się, że model jest gotów do wdrożenia w środowisku klinicznym.