Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Trợ lý pipeline ML y tế PyHealth

Xây nhanh các mô hình dự đoán lâm sàng (tử vong, tái nhập viện, gợi ý thuốc, phân giai đoạn giấc ngủ) trên MIMIC/eICU theo pipeline chuẩn của PyHealth.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

  • Sinh code gọn, đúng chuẩn theo pipeline 5 bước của PyHealth: Dataset → Task → Model → Trainer → Metrics.
  • Hướng dẫn chọn lớp dataset phù hợp: MIMIC-III/IV, eICU, OMOP-CDM, EHRShot, SleepEDF, SHHS, ChestX-ray14, TUEV/TUAB.
  • Ghép đúng task (tử vong, tái nhập viện, thời gian nằm viện, gợi ý thuốc, giai đoạn giấc ngủ, mã ICD, sự kiện EEG) với mô hình (Transformer, RETAIN, GAMENet, SafeDrug, MICRON, StageNet, AdaCare, CNN/RNN/MLP).
  • Tra cứu và chuyển đổi chéo mã y tế ICD-9/10, ATC, NDC, RxNorm, CCS.
  • Cảnh báo các lỗi kinh điển: truyền BaseDataset thay vì SampleDataset, chia dữ liệu không theo bệnh nhân gây rò rỉ, chọn sai monitor, MIMIC-IV dùng ehr_root=, nên đặt cache_dir.

Phù hợp với ai

  • Nhà nghiên cứu AI y tế, kỹ sư ML trong lĩnh vực healthcare, nhà phân tích dữ liệu bệnh viện.
  • Học viên cao học vừa được cấp quyền truy cập MIMIC và cần chạy mô hình đầu tiên.
  • Không cần thiết nếu bạn chỉ dùng PyTorch thuần trên dữ liệu bảng thông thường.

Ví dụ sử dụng

  1. "Tạo pipeline dự đoán tử vong với MIMIC-III tổng hợp" → code huấn luyện + đánh giá dưới 20 dòng, dùng bucket dữ liệu tổng hợp công khai.
  2. "Huấn luyện SafeDrug để gợi ý thuốc trên MIMIC-IV" → dùng ehr_root=, chọn metric multilabel như jaccard_samples.
  3. "Chuyển mã NDC trong đơn thuốc sang ATC cấp 3" → code cross-mapping bằng pyhealth.medcode.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pyhealth/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/pyhealth từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/pyhealth/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone --depth 1 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/sas/skills/pyhealth ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và tạo thư mục skill nếu chưa có: mkdir -p ~/.claude/skills
  2. Tải repo: git clone --depth 1 https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git /tmp/sas
  3. Copy riêng skill này: cp -r /tmp/sas/skills/pyhealth ~/.claude/skills/
  4. Kiểm tra: ls ~/.claude/skills/pyhealth phải thấy SKILL.md cùng các thư mục references/, assets/.
  5. Khởi động lại Claude Code, rồi thử yêu cầu: "Xây pipeline dự đoán tử vong trên MIMIC-III".
  6. Chuẩn bị môi trường chạy thật: uv init my-pyhealth-project && cd my-pyhealth-project && uv python pin 3.12 && uv add pyhealth
  7. Dữ liệu MIMIC thật cần chứng nhận PhysioNet; hãy bắt đầu bằng bộ MIMIC-III tổng hợp mà skill gợi ý.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT