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[Feature] Implement KeyClass (Weak Supervision) for Clinical Notes

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Pouca atividade
Stack de tecnologia
machine-learning, python, pytorch
Domínio
data, machine-learning

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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!

Linguagem predominante
Python
Estrelas
1.7k
Forks
803
Merge médio
5d 16h
PRs com merge (30d)
58

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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