femr

把电子病历变成AI训练数据,快速上手自监督医疗模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 37 🐛 待处理 10 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 184
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,Apache-2.0许可,可免费使用和部署,无付费版本。

项目预览

femr 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队som-shahlab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,Apache-2.0许可,可免费使用和部署,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型electronic-health-records,foundation-models,healthcare,self-supervised-learning
GitHub 星标★ 184
上线时间2022-06-28 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积43.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

FEMR是一个面向电子健康记录(EHR)的大规模自监督学习框架。它解决的核心问题是:医疗数据通常以非结构化的时间序列事件形式存在,难以直接用于机器学习模型。FEMR提供了数据预处理、特征工程和模型训练的工具链,支持将原始EHR数据转换为可用于自监督学习的格式,并内置了多种预训练任务(如预测缺失事件、对比学习等),帮助研究人员和开发者高效构建医疗AI模型。其核心能力包括:灵活的数据加载器、可扩展的模型接口、以及针对医疗场景优化的评估工具。项目处于早期阶段,但设计思路清晰,适合医疗NLP和时间序列预测方向的研究者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 184

核心亮点

  • 专为EHR设计的数据转换管线,处理非结构化事件序列
  • 内置多种自监督预训练任务,降低医疗模型开发门槛
  • 基于Python,与PyTorch等主流框架兼容性好

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,API可能变动频繁

适用场景

  • 医疗时间序列预测(如患者风险分层)
  • EHR表征学习用于下游分类任务
  • 医疗NLP中的事件序列建模

替代项目

PyHealth、EHRKit、MIMIC-III Benchmark

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