技能 pyhealth

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pyhealth

Name: pyhealth
Author: davila7

内容修订 r2 安全 ⚡ 包含脚本⚙️ 外部命令🌐 网络访问

构建 PyHealth 临床机器学习工作流

临床机器学习项目需要谨慎处理数据集、编码系统、任务、模型和验证。此技能整理了 PyHealth 指南，使 Claude、Codex 和 Claude Code 能够帮助设计可复现的医疗 AI 工作流。

支持: Claude Codex Code(CC)

📊 76 合格

使用我的智能体安装

将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。

智能体请求

Review the Skillstore skill "pyhealth" from https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-pyhealth/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。

Agent 可读资源

当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。

Markdown 详情 GET /skills/davila7-pyhealth.md 已签名 manifest GET /api/skills/davila7-pyhealth/manifest 已签名 lockfile GET /api/skills/davila7-pyhealth/lockfile

测试它

正在使用“pyhealth”。规划一个用于 ICU 死亡率预测的 PyHealth 工作流。

预期结果:

该技能会概述数据集加载、死亡率任务设置、患者级划分、RETAIN 或 Transformer 选择、以 AUPRC 为重点的评估、校准和解释步骤。

正在使用“pyhealth”。帮我为药物安全性分析标准化用药编码。

预期结果:

该技能会说明如何通过支持的词表映射用药编码、选择 ATC 层级、处理一对多映射，并记录编码版本。

正在使用“pyhealth”。审查我的临床模型是否已准备好部署。

预期结果:

该技能会检查留出测试、外部验证、人口统计公平性、校准质量、不确定性估计、隐私控制和临床医生审查要求。

安全审计

安全

v9 • 2026/7/23 打开版本化报告

All 60 static findings are false positives caused by Markdown syntax, standard Python imports, clinical terminology, and documentation links. The examples include one fixed installation command, with no automatic execution, command interpolation, reconnaissance, or suspicious network behavior. No prompt injection, social engineering, or data exfiltration intent was found.

已扫描文件

3,213

分析行数

复核项

已忽略误报

风险因素

⚡ 包含脚本 (4)

references/preprocessing.md:427-431 references/preprocessing.md:455-459 references/preprocessing.md:484-488 references/preprocessing.md:511-516

⚙️ 外部命令 (46)

🌐 网络访问 (2)

SKILL.md:379 SKILL.md:380

最新一次完成的静态与语义审计未检测到已确认的安全发现。这并不能证明该 Skill 没有副作用。

审计者: codex 查看审计历史 →

分享与引用此报告

分享版本化评估报告、中性徽章、嵌入卡片和引用。Skillstore 只报告证据，不判断该 Skill 是否安全。

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https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 徽章

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-pyhealth/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth?utm_source=security_passport_badge)

HTML 徽章

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-pyhealth/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

嵌入卡片

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-pyhealth.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学术引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

davila7. (2026). pyhealth security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth/audits/9

BibTeX 引用

@techreport{davila7-davila7-pyhealth-2026,
  author = {davila7},
  title = {pyhealth security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "pyhealth security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-pyhealth/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-pyhealth:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

比较变体

2 个可安装变体

每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。

为什么此变体排名第一

Skillstore 评分最高

作者 / 来源 Skillstore 评分证据置信度 Skillstore 使用量已更新

davila7 推荐当前

davila7-pyhealth

Skillstore 评分 76

证据置信度高

Skillstore 使用量 15

已更新

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-pyhealth

Skillstore 评分 67

证据置信度高

Skillstore 使用量 12

已更新

2026-09-09

Skillstore 评分

评分依据证据置信度: 高

架构

可维护性

内容

社区

规范符合性

你能构建什么

设计 ICU 死亡率模型

规划一个 PyHealth 工作流，用于加载 MIMIC 数据、定义死亡率任务、选择可解释模型并评估临床指标。

标准化医学编码

在 ICD、CCS、NDC、RxNorm 和 ATC 系统之间映射诊断、操作和用药编码，以获得一致的特征。

审查部署就绪性

在医疗模型试点前检查校准、公平性、不确定性、可解释性和外部验证需求。

试试这些提示

选择数据集和任务

使用 PyHealth skill 帮我为预测 30 天再入院选择一个数据集和预定义任务。说明所需输入、标签以及训练/验证/测试划分。

构建基线工作流

使用 PyHealth skill 概述一个基于 MIMIC-IV 的死亡率预测基线工作流，包括患者级划分、预处理、简单模型和合适的评估指标。

比较医疗模型

使用 PyHealth skill 为药物推荐项目比较 RETAIN、Transformer、SafeDrug 和 GAMENet。包括数据需求、可解释性和评估权衡。

审计临床机器学习就绪性

使用 PyHealth skill 审查已训练临床模型方案中的泄漏风险、校准、公平性、不确定性、外部验证、隐私控制和部署缺口。

最佳实践

按患者划分数据，以减少训练集、验证集和测试集之间的泄漏。
使指标与临床任务、类别平衡和模型使用场景相匹配。
在任何临床使用前，与临床医生一起并使用外部数据验证模型。

避免

不要将公开基准性能视为临床安全性的证明。
未经批准的隐私控制，不要在受保护健康信息上训练模型。
不要在预处理、划分和指标不一致的情况下比较模型。

常见问题

此技能包含临床数据集吗？

否。它说明 PyHealth 如何使用受支持的数据集，但用户必须单独获取和管理数据集。

它能帮助处理 MIMIC-IV 项目吗？

可以。它包含加载 MIMIC-IV、定义任务、划分数据、训练模型和评估结果的指南。

它支持医学编码映射吗？

支持。它涵盖了 ICD、CCS、NDC、RxNorm、ATC 及相关映射工作流的 PyHealth 指南。

它能替代临床验证吗？

不能。它帮助组织模型开发，但仍然需要临床验证和治理。

哪些助手可以使用此技能？

该报告列出支持 Claude、Codex 和 Claude Code。

此技能只适用于深度学习吗？

不是。它还涵盖基线、预处理、评估、校准、公平性和可解释性。

开发者详情

作者

davila7

许可证

MIT

Skillstore 修订

版本提示

作者未声明版本。

仓库

https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/pyhealth

引用

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

维护新鲜度

2026/7/24

使用量

9 次下载 · 527 次浏览

文件结构

📁 references/

📄 datasets.md

📄 medical_coding.md

📄 models.md

📄 preprocessing.md

📄 tasks.md

📄 training_evaluation.md

构建生产级计算机视觉系统

由 alirezarezvani

计算机视觉团队需要在模型、数据集、推理和部署方面获得可靠指导。此技能通过实用的工程检查，帮助规划和优化生产级视觉流水线。

数据与分析查看

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最佳实践

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