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案例技能关于
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pyhealth - 用于临床机器学习的医疗 AI 工具包

使用临床数据、医疗编码、生理信号和医疗数据集开发、测试、评估和部署医疗机器学习模型。

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更新于: 2026-10-04

能力

典型输入

典型输出

该技能可以做什么

  • 加载医疗数据集
  • 定义预测任务
  • 选择医疗模型
  • 预处理临床数据
  • 训练机器学习模型
  • 评估临床模型
  • 转换医疗编码
  • 校准模型预测
  • 解释模型预测
  • 量化预测不确定性

输入

  • 医疗数据集
  • 临床预测目标
  • 医疗编码系统
  • 生理信号
  • 临床文本
  • 医学图像
  • 模型配置

输出

  • 模型检查点
  • 临床预测结果
  • 评估指标
  • 校准后的预测结果
  • 公平性评估结果
  • 可解释性分析
  • 不确定性估计

要求

  • Python 3.7 或更高版本
  • PyTorch 1.8 或更高版本
  • NumPy
  • pandas
  • scikit-learn

来源

  • 规范: SKILL.md

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