[Feature] Implement KeyClass (Weak Supervision) for Clinical Notes
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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!
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.7k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 5日 16時間
- マージ済み PR（30日）
- 58
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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Internal transfers are counted as readmissions対応中かも @thebean27 が 22 日前に担当しました。 オープン
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