PyHealth: A Deep Learning Toolkit for Healthcare Applications
PyHealth: A Deep Learning Toolkit for Healthcare Applications
复制标题
PyHealth：用于医疗保健应用的深度学习工具包
DOI：
10.1145/3580305.3599178
复制
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sun, Jimeng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yang, Chaoqi;Wu, Zhenbang;Jiang, Patrick;Lin, Zhen;Gao, Junyi;Danek, Benjamin P.;Sun, Jimeng
深度学习（DL）已经成为医疗保健应用中一种很有前途的工具。然而，这一领域的许多研究的可重复性受到缺乏可访问的代码实现和标准基准的限制。为了解决这个问题，我们创建了PyHealth，这是一个全面的库，用于为医疗保健应用程序构建、部署和验证DL管道。PyHealth支持各种数据模式，包括电子健康记录（EHR），生理信号，医学图像和临床文本。它提供各种先进的DL模型，并维护全面的医学知识体系。该图书馆旨在支持DL研究人员和临床数据科学家。在撰写本文时，PyHealth已经在GitHub上获得了633颗星，130个分叉和15k+的下载量。本教程将提供PyHealth的概述，介绍不同的模块，并通过动手演示展示其功能。参与者可以在会议期间跟随沿着并在Google Colab平台上获得实践经验。
Deep learning (DL) has emerged as a promising tool in healthcare applications. However, the reproducibility of many studies in this field is limited by the lack of accessible code implementations and standard benchmarks. To address the issue, we create PyHealth, a comprehensive library to build, deploy, and validate DL pipelines for healthcare applications. PyHealth supports various data modalities, including electronic health records (EHRs), physiological signals, medical images, and clinical text. It offers various advanced DL models and maintains comprehensive medical knowledge systems. The library is designed to support both DL researchers and clinical data scientists. Upon the time of writing, PyHealth has received 633 stars, 130 forks, and 15k+ downloads in total on GitHub.This tutorial will provide an overview of PyHealth, present different modules, and showcase their functionality through hands-on demos. Participants can follow along and gain hands-on experience on the Google Colab platform during the session.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1080/01621459.2017.1395341
发表时间：
2019-01-02
影响因子：
3.7
作者：
Sadinle, Mauricio;Lei, Jing;Wasserman, Larry
通讯作者：
Wasserman, Larry
使用深度神经网络开发癫痫诊断工具
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
Takufumi Yanagisawa;Ryohei Fukuma;Shyota Yamamoto;Masataka Tanaka;Satoru Oshino;Tatsuya Harada;Haruhiko Kishima
通讯作者：
Haruhiko Kishima
DOI：
10.48550/arxiv.2302.00839
发表时间：
2023-02
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Zhen Lin;Shubhendu Trivedi;Cao Xiao;Jimeng Sung
通讯作者：
Zhen Lin;Shubhendu Trivedi;Cao Xiao;Jimeng Sung
用于自动睡眠分期的自监督脑电图表征学习
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
arXiv.org
影响因子：
--
作者：
Chaoqi Yang;Cao Xiao;M. Westover;Jimeng Sun
通讯作者：
Jimeng Sun