[Feature] Implement KeyClass (Weak Supervision) for Clinical Notes
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
Start by reading PyHealth’s contribution guidelines and locating its existing data-processing and learning pipelines; the issue does not identify specific files or tests. The proposal describes three phases—MIMIC-III discharge-summary processing with TF-IDF filtering, weak supervision with labeling functions and Snorkel, and end-to-end self-training with a classifier such as BERT. Done would require agreeing on scope and implementing the selected phase, but the issue does not define acceptance criteria.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi PyHealth Team,
I am Shuqing Zou, an MSCS student at USF. My current work and internship focus on heuristic-based label generation and clinical risk prediction from unstructured EHR text, which aligns perfectly with the KeyClass pipeline.
Because of this strong alignment, I would love to give it a try and implement it from scratch for PyHealth. Since this is a non-trivial feature, I'd like to propose a phased approach to keep the PRs easy to review:
- Phase 1: Data processing pipeline for MIMIC-III discharge summaries (including the TF-IDF filtering step).
- Phase 2: Integrate weak supervision logic (Labeling Functions + Snorkel Label Model).
- Phase 3: End-to-end self-training classifier (e.g., via BERT).
I read the contributing guidelines and am ready to branch off develop. Could you let me know if anyone is currently working on this? If not, I can start putting together a draft PR for Phase 1!
Thanks!
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 5 d 16 h
- PR fusionados (30 d)
- 58
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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