medkit

CI
包
项目

medkit 是由HeKA研究团队开发的学习健康系统工具包。

此Python库旨在

1. 简化对各种模态（例如，结构化、文本、音频数据）的医疗保健数据的操作，以提取相关特征。

2. 从这些不同模态开发监督模型，以支持医疗保健决策。

安装

安装具有基本功能的medkit

pip install medkit-lib

安装包含所有可选功能的medkit

pip install 'medkit-lib[all]'

示例

使用medkit的基本命名实体识别流水线

# 1. Define individual operations.
from medkit.text.preprocessing import CharReplacer, LIGATURE_RULES, SIGN_RULES
from medkit.text.segmentation import SentenceTokenizer, SyntagmaTokenizer
from medkit.text.context.negation_detector import NegationDetector
from medkit.text.ner.hf_entity_matcher import HFEntityMatcher

# Preprocessing
char_replacer = CharReplacer(rules=LIGATURE_RULES + SIGN_RULES)
# Segmentation
sent_tokenizer = SentenceTokenizer(output_label="sentence")
synt_tokenizer = SyntagmaTokenizer(output_label="syntagma")
# Negation detection
neg_detector = NegationDetector(output_label="is_negated")
# Entity recognition
entity_matcher = HFEntityMatcher(model="my-BERT-model", attrs_to_copy=["is_negated"])

# 2. Combine operations into a pipeline.
from medkit.core.pipeline import Pipeline, PipelineStep

ner_pipeline = Pipeline(
    input_keys=["full_text"],
    output_keys=["entities"],
    steps=[
        PipelineStep(char_replacer, input_keys=["full_text"], output_keys=["clean_text"]),
        PipelineStep(sent_tokenizer, input_keys=["clean_text"], output_keys=["sentences"]),
        PipelineStep(synt_tokenizer, input_keys=["sentences"], output_keys=["syntagmas"]),
        PipelineStep(neg_detector, input_keys=["syntagmas"], output_keys=[]),
        PipelineStep(entity_matcher, input_keys=["syntagmas"], output_keys=["entities"]),
    ],
)

# 3. Run the NER pipeline on a BRAT document.
from medkit.io import BratInputConverter

docs = BratInputConverter().load(path="/path/to/dataset/")
entities = ner_pipeline.run([doc.raw_segment for doc in docs])

入门

要开始使用medkit，请查阅我们的文档。

此文档还包含教程和示例，展示了如何使用medkit进行不同任务。

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