Sobre el proyecto

clinosim es un simulador de datos hospitalarios realista clínicamente diseñado para generar datos de registros médicos electrónicos (EHR) sintéticos en formato HL7 FHIR R4. A diferencia de las herramientas tradicionales que muestrean a partir de distribuciones estáticas de enfermedades, clinosim emplea un modelo de simulación hacia adelante donde cada paciente posee un estado fisiológico oculto de 14 variables. Todas las observaciones, incluidos los resultados de laboratorio, los signos vitales, los medicamentos y los diagnósticos, se derivan de este estado dinámico, lo que garantiza que los datos generados sean clínicamente coherentes por construcción. Por ejemplo, un paciente que toma warfarina exhibirá niveles de PT-INR terapéuticos, que disminuyen al retirar el medicamento, en lugar de simplemente tomar muestras de un rango normal. La herramienta es particularmente útil para crear datos de entrenamiento para modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático médicos, probar sistemas EHR, desarrollar métodos de investigación clínica y generar conjuntos de datos de casos educativos. Ofrece soporte nativo para estándares de atención médica tanto de EE. UU. como de Japón, cumpliendo con el perfil JP Core para 16 tipos de recursos FHIR primarios e incluyendo códigos JLAC10 y MHLW YJ, así como nombres y direcciones japoneses. El sistema es extensible a través de configuraciones impulsadas por YAML, que cubren 32 enfermedades de pacientes internos y 46 condiciones de ED/ambulatorio sin requerir cambios de código. clinosim también admite líneas de servicio longitudinales, incluidas oncología (con ciclos de quimioterapia y marcadores tumorales) y obstetricia (modelado del embarazo como un ciclo de vida con tiempo limitado con visitas prenatales y encuentros de parto). La salida es totalmente sintética y no ingiere ni hace referencia a datos de pacientes reales, lo que la hace segura para usar en entornos de desarrollo y prueba. El proyecto es de código abierto bajo la licencia MIT y requiere Python 3.11 o superior.