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本文介绍了一个名为“医来培”的开源Python框架，用于对异构的流行病学和电子病历（EHR）数据进行分析。“医来培”旨在解决当前电子病历数据分析中存在的诸多挑战，例如数据异质性、数据质量问题、偏差以及缺乏可扩展的分析框架等问题。它提供了一个端到端的分析流程，涵盖数据提取、质量控制、数据预处理、降维表示生成以及多种统计分析方法。

 

“医来培”的核心功能和优势在于：

 

●模块化设计:“医来培”采用模块化设计，允许用户根据具体的研究问题定制分析流程。其核心功能包括数据加载、预处理、质量控制、数据集成、降维、聚类、统计分析和可视化等。这使得“医来培”能够灵活地适应不同类型和规模的电子病历数据集，并支持多种分析方法，例如生存分析、轨迹推断和因果推断。

 

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●数据存储和管理:“医来培”利用AnnData数据结构，这是一种高效且可扩展的数据存储方式，能够处理大型电子病历数据集。它支持多种数据格式，包括CSV、OMOP和SQL数据库，并能够将数据映射到多种层次结构的本体，方便数据共享和集成。
●数据预处理和质量控制:“医来培”提供了一系列数据预处理和质量控制功能，例如缺失值插补、数据标准化和编码等。它能够检测并处理数据中的偏差，例如选择偏差、过滤偏差和监控偏差，并跟踪所有过滤步骤，以突出潜在的选择和过滤偏差。

 

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●高级分析方法:“医来培”集成了多种高级分析方法，包括生存分析、轨迹推断和因果推断。 生存分析模块允许用户识别疾病阶段的临床指标，并进行卡普兰-梅尔分析和多变量对数秩检验。轨迹推断模块能够根据时间序列数据重建疾病进展轨迹。因果推断模块则允许用户从统计关联推断因果关系。
●可视化:“医来培”提供强大的可视化功能，方便用户探索和理解数据。它能够生成低维嵌入（例如UMAP），将高维数据可视化，并对患者进行聚类和注释，从而获得患者画像。

 

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●开源和可扩展性: “医来培”是一个开源框架，其代码托管在GitHub上，并提供详细的文档和教程。 其基于开放标准构建，可以方便地扩展以解决新的挑战，例如开发基础模型。
本文还展示了“医来培”在六个不同案例中的应用，充分展现了其在分析异构电子病历数据方面的强大能力。

 

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总之，“医来培”为电子病历数据的端到端分析提供了一个强大的开源框架。其模块化设计、强大的数据处理能力、高级分析方法以及丰富的可视化功能，使其成为分析大型异构电子病历数据集的理想工具。“医来培”的开源性质和可扩展性，也使其能够成为电子病历数据分析领域的基石，促进该领域的研究和发展，推动基于电子病历数据的临床研究和医疗保健的进步。该框架的出现，有望标准化电子病历数据的分析流程，并为研究人员提供一个统一的平台，从而更好地利用电子病历数据来改善患者的健康状况。 其在处理数据偏差和缺失值方面的能力，也为更可靠和更具泛化性的研究结果提供了保障。