pyhealth

SUMMARY

它能做什么

此技能提供使用 PyHealth 构建临床/医疗深度学习流水线的程序性指导。涵盖加载 EHR/信号/影像数据集（MIMIC-III/IV、eICU、OMOP、SleepEDF、ChestXray14、EHRShot），定义预测任务（死亡率、再入院、住院时长、药物推荐、睡眠分期、ICD编码、EEG事件），实例化模型（Transformer、RETAIN、GAMENet、SafeDrug、MICRON、StageNet、AdaCare、CNN/RNN/MLP），使用 PyHealth Trainer 进行训练，计算临床指标，并使用医学代码工具（ICD/ATC/NDC/RxNorm 查找和交叉映射）。该技能强调五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），并包含关键实现说明，例如将 SampleDataset 传递给模型、按患者拆分以及将任务与数据集匹配。它还提供了使用 uv 的安装说明和详细文档的引用。