使用高端机器学习技术提升医学数据分析

目录

• 为什么你需要 MedModels？
• 什么是 MedModels？
• MedModels 旨在面向谁？
• MedModels 提供什么？
• 如何获取 MedModels？

为什么你需要 MedModels？

在医疗数据与人工智能结合的研究领域，这是一个快速发展的研究领域。然而，科学论文中发表的方法与医疗行业使用的技巧之间存在显著差距。目前，公司必须将最新的发现适应其各自的环境。MedModels 通过提供所有用户可直接使用的直观 Python 框架，来弥补这一差距，该框架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，用于分析医疗保健领域的真实世界证据数据。MedModels 使基于医疗数据的复杂分析和预测变得更快、更精确、更可靠、更经济。

愿景是将研究公司和科学的关键专业知识相结合，以最大限度地从数据中获得对患者的益处。通过 MedModels，我们通过提供以应用为导向的框架，弥合了学术研究和工业应用之间明显的创新差距。

MedModels 旨在面向谁？

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
  统计方法以及创新机器学习算法有助于识别治疗组和对照组中的相似患者，以解释混杂变量。
• 医学数据综合
  生成式合成患者数据可填补数据空白，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预处理为紧凑的表示，以描述概念（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患者的风险（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)

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)