PyHealth 임상 ML 파이프라인 도우미

무엇을 해주나

• PyHealth의 5단계 파이프라인(Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics)을 그대로 따르는 최소한의 관용적 코드를 작성해 줍니다.
• MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM, EHRShot, SleepEDF, ChestX-ray14 등 데이터셋 클래스 선택과 로딩 패턴을 안내합니다.
• 사망률·재입원·재원기간·약물 추천·수면 단계·ICD 코딩·EEG 이벤트 등 태스크와 Transformer, RETAIN, GAMENet, SafeDrug, MICRON, StageNet, AdaCare 등 모델을 매칭해 줍니다.
• ICD-9/10, ATC, NDC, RxNorm, CCS 의료 코드 조회 및 상호 매핑을 도와줍니다.
• 환자 단위 분할(누수 방지), 태스크별 monitor 지표 선택, MIMIC-IV의 ehr_root= 인자, cache_dir 설정 등 흔한 실수를 미리 잡아 줍니다.

이런 분께 추천

• 의료 AI 연구자, 임상 데이터 분석가, 헬스케어 ML 엔지니어
• MIMIC 계정을 막 받아 첫 예측 모델을 돌려보려는 대학원생
• EHR 형태 데이터가 있는데 전처리·학습 코드를 직접 짜기 부담스러운 개발자
• 반대로, 일반 표 형식 데이터에 순수 PyTorch만 쓰려는 경우에는 필요하지 않습니다.

활용 예시

1. "합성 MIMIC-III로 사망률 예측 파이프라인 만들어줘" → 공개 합성 버킷을 root로 지정한 20줄 이내 학습·평가 코드를 생성.
2. "MIMIC-IV에서 SafeDrug로 약물 추천 모델 학습하고 싶어" → ehr_root= 사용, 멀티라벨 지표(jaccard_samples)로 monitor 설정까지 안내.
3. "처방 NDC 코드를 ATC 3단계로 매핑해줘" → pyhealth.medcode 기반 크로스 매핑 코드 제시.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pyhealth/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/pyhealth 폴더를 내 ~/.claude/skills/pyhealth/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.