使用高端机器学习来增强医学数据分析

目录

• 为什么你需要MedModels？
• 什么是MedModels？
• MedModels面向哪些人群？
• MedModels提供什么？
• 如何获取MedModels？

为什么你需要MedModels？

在AI关联下使用医学数据的研究领域正在迅速发展。然而，科学论文中发表的方法与医疗行业所使用的技巧之间存在重大差距。目前，公司必须将最新的发现适应到各自的设置中。通过MedModels，我们通过提供一个直观的Python框架，将当前研究论文中的方法以可直接使用的方式提供，来关闭这一差距。

什么是MedModels？

MedModels是一个基于Python的软件框架，用于分析医疗保健领域的现实世界证据数据。MedModels可以显著加快基于医学数据的复杂分析和预测，使其更加精确、可靠和高效。

我们的愿景是通过结合研究公司和科学的关键专业知识，从数据中获得最大可能的益处。通过MedModels，我们通过提供以应用为导向的框架来提供最新的科学方法，从而关闭了学术研究和工业应用之间的明显创新差距。

MedModels面向哪些人群？

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，健康保险和意外保险）、制药公司以及药品管理部门等监管机构。

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
  统计方法以及创新的机器学习算法有助于识别治疗组和对照组中相似的患者，以考虑混杂变量。
• 医学数据合成
  生成式合成患者数据可以填补数据空白，同时确保数据隐私，使具有代表性的患者数据可用。
• 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，描绘概念（如诊断、治疗、药物等）的时间关系和因果关系。
• 预测建模
  机器学习模型根据电子健康记录（EHR）数据预测个体患者层面的风险（例如，诊断、事件、治疗可能性等）。
• 可解释人工智能
  反事实解释和其他技术使黑盒预测变得可理解和可解释。

如何获取MedModels？

Limebit 在 GitHub 上托管官方开源代码：[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)。