Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#1,107 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
machine-learning, python, pytorch
Lĩnh vực
data, machine-learning

Hướng nghiên cứu

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.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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!

Ngôn ngữ chính
Python
Star
1.7k
Fork
803
Merge trung bình
5 ngày 16 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
58

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của sunlabuiuc/PyHealth

Tất cả issue của sunlabuiuc/PyHealth

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.