Ehrapy

Fabricante: Centro Helmholtz de Múnich y la Universidad Técnica de Múnich (TUM) Distribución: Comunidad

Año / versión: 0.13.1 Licenciamiento: Software libre / código abierto

Plataforma soportada: Windows, Linux, Mac OS

Público dirigido: Alumnos, Técnicos Académicos, Investigadores, Profesores

Descripción:

Es una herramienta de software de código abierto, basado en Python, diseñado para el análisis integral de datos complejos de Registros de Salud Electrónicos (RSE) y epidemiológicos, que facilita el examen sistemático de grandes conjuntos de datos médicos, que a menudo son heterogéneos y no estandarizados.

Uso recomendado:

Es una solución de software de código abierto para el análisis de datos médicos complejos, útil para investigadores que trabajan con grandes conjuntos de datos heterogéneos del área de la salud.

Su uso principal es para investigadores y científicos biomédicos, quienes lo utilizan para estructurar y examinar grandes conjuntos de datos, encontrar patrones, generar conocimientos y desarrollar modelos de aprendizaje profundo a partir de historias clínicas electrónicas (EHR).

Se basa en el ecosistema scverse, usando la estructura de datos AnnData y muchos de los algoritmos de la biblioteca scanpy, que se utilizan en la investigación genómica y de células individuales.

Entre sus principales funciones se encuentran:
- Análisis exploratorio
- Procesamiento de datos (usa algoritmos como MICE)
- Análisis estadístico (grupos de pacientes, análisis de supervivencia y la detección de biomarcadores)
- Detección de sesgos en los datos
- Estratificación de pacientes
- Inferencia causal
- Análisis de efectos de medicamentos
- Análisis de trayectoria de enfermedades
- Modelado de aprendizaje profundo con datos de RSE ( Registros de Salud Electrónicos)

Responsabilidad acerca del uso del software:

Se encuentra licenciado bajo Apache 2.0, permite el uso, modificación, distribución y comercialización del software, para cualquier propósito: doméstico, comercial, educacional, administración pública, sin requerir la apertura del código fuente derivado.

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