sunlabuiuc/PyHealth

何を解決するか

PyHealth は、臨床予測モデリングの開発、テスト、デプロイを簡素化するためのディープラーニングツールキットです。医療AIアプリケーションの構築における複雑さに対処するために、医療データの処理と予測モデルの実装に標準化されたモジュール型パイプラインを提供します。

どう動くか

このツールキットは、医療MLワークフローをモジュール型の5段階パイプラインに整理しています：

1. Dataset: 臨床データセット（例：MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU、OMOP-CDM）を読み込み、構造化します。
2. Tasks: 患者のデータを薬剤推薦、死亡予測、再入院予測などの特定のタスク用のサンプルに変換します。
3. Models: RNN、LSTM、Transformer、RETAIN、SafeDrugなど33以上の事前構築済みMLモデルを提供します。
4. Trainer: 訓練引数、最適化、モデル保存を管理します。
5. Metrics: 一般的な臨床評価指標を使用してパフォーマンスを評価します。

さらに、医療コードマッピング（オントロジー検索およびシステム間マッピング）と医療コードトークナイザー（文字列ベースのトークンを整数インデックスに変換）の独立モジュールも含まれています。

対象ユーザー

再現性とアクセス性を備えた臨床ディープラーニングモデルを構築したい機械学習研究者および医療従事者向けに設計されています。

特徴

• 医療を最優先: 医療コードと主要な臨床データセットをネイティブでサポート。
• 豊富なモデルライブラリ: 33以上の事前構築済みモデルをすぐに利用可能。
• 高いパフォーマンス: データ処理速度はpandasの約3倍。
• モジュール型設計: パイプラインの各段階は独立して使用可能またはカスタマイズ可能。
• 包括的なツールキット: 医療コードマッピングとトークナイゼーションの組み込みサポートを備えています。