clinosim

clinosim est un simulateur de données hospitalières réaliste conçu pour générer des données de dossiers médicaux électroniques (EHR) synthétiques au format HL7 FHIR R4. Contrairement aux outils traditionnels qui échantillonnent à partir de distributions de maladies statiques, clinosim utilise un modèle de simulation avant où chaque patient possède un état physiologique caché à 14 variables. Toutes les observations, y compris les résultats de laboratoire, les signes vitaux, les médicaments et les diagnostics, sont dérivés de cet état dynamique, garantissant que les données générées sont cliniquement cohérentes par construction. Par exemple, un patient sous warfarine présentera des niveaux thérapeutiques de PT-INR, qui chutent lors de l'arrêt du médicament, plutôt que d'être simplement échantillonnés dans une plage normale. L'outil est particulièrement utile pour créer des données de formation pour les modèles d'IA et d'apprentissage automatique médicaux, tester les systèmes EHR, développer des méthodes de recherche clinique et générer des ensembles de données de cas éducatifs. Il offre une prise en charge native des normes de santé américaines et japonaises, en conformité avec le profil JP Core pour 16 types de ressources FHIR principaux et en incluant les codes JLAC10 et MHLW YJ, ainsi que les noms et adresses japonais. Le système est extensible via des configurations basées sur YAML, couvrant 32 maladies en soins intensifs et 46 conditions en service d'urgence/consultation externe sans nécessiter de modifications de code. clinosim prend également en charge les lignes de service longitudinales, y compris l'oncologie (avec des cycles de chimiothérapie et des marqueurs tumoraux) et l'obstétrique (modélisation de la grossesse comme un cycle de vie temporel avec des visites prénatales et des rencontres d'accouchement). La sortie est entièrement synthétique et n'ingère ni ne référence aucune donnée de patient réelle, la rendant sûre pour une utilisation dans les environnements de développement et de test. Le projet est open-source sous licence MIT et nécessite Python 3.11 ou plus récent.