使用高端机器学习增强医疗数据分析

目录

• 为什么你需要 MedModels？
• 什么是 MedModels？
• MedModels 旨在针对谁？
• MedModels 提供什么？
• 如何获取 MedModels？

为什么你需要 MedModels？

医疗数据与 AI 的结合是一个快速发展的研究领域。然而，科学论文中发布的方法与医疗行业使用的技术之间存在显著的差距。目前，公司必须将最新的发现适应其个人设置。MedModels 通过提供直观的 Python 框架来关闭这一差距，该框架以直接可用的方式提供当前研究论文中的方法。

什么是 MedModels？

MedModels 是一个基于 Python 的软件框架，用于分析医疗保健行业的真实世界证据数据。MedModels 通过医疗数据显著加快复杂分析和预测，使其更加精确、可靠和成本效益高。

愿景是将研究公司和科学的关键专业知识相结合，以最大限度地提高患者从数据中获得的好处。通过 MedModels，我们通过提供以应用为导向的框架，将学术研究和工业应用之间的明显创新差距缩小到最小。

MedModels 旨在针对谁？

MedModels 面向广泛的用户，包括医疗机构（例如，诊所和医院）、研究机构（例如，大学和癌症登记处）、保险公司（例如，健康保险和意外伤害保险）、制药公司以及监管机构，如药品管理局。

MedModels 提供什么？

• 治疗效果估计
  治疗效果估计用于比较非实验性观察研究中治疗组和对照组的效果。
• 患者匹配
  统计方法和创新机器学习算法有助于识别治疗组和对照组中相似的病人，以解释混杂变量。
• 医学数据合成
  生成式合成病人数据填补数据空白，同时确保数据隐私，使代表性病人数据可用。
• 医学概念嵌入
  医学概念嵌入将医学原始数据进行预处理，形成紧凑的表示，描述概念（如诊断、治疗、药物等）的时间和因果关系。
• 预测建模
  基于EHR数据，机器学习模型预测个体病人层面的风险（例如，诊断、事件、治疗机会等）。
• 可解释人工智能
  反事实解释和其他技术使黑盒预测更易理解和解释。

如何获取 MedModels？

Limebit在GitHub上托管了官方开源代码：[MedModels GitHub 仓库](https://github.com/limebit/medmodels)

我们建议使用pip安装MedModels的最新版本。

pip install medmodels

有关如何使用MedModels的详细信息，请阅读[MedModels 文档](https://www.medmodels.de/api-reference/latest)。