इस प्रोजेक्ट के बारे में

clinosim एक नैदानिक रूप से यथार्थवादी अस्पताल डेटा सिम्युलेटर है जो HL7 FHIR R4 प्रारूप में सिंथेटिक इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHR) डेटा उत्पन्न करता है। पारंपरिक उपकरणों के विपरीत जो स्थिर रोग वितरण से नमूना लेते हैं, clinosim एक अग्रिम सिमुलेशन मॉडल का उपयोग करता है जहाँ प्रत्येक रोगी के पास एक छिपा हुआ 14-चरणीय शारीरिक अवस्था होती है। सभी अवलोकन, जिसमें प्रयोगशाला परिणाम, महत्वपूर्ण संकेत, दवाएं, और निदान शामिल हैं, इस गतिशील अवस्था से व्युत्पन्न होते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उत्पन्न डेटा निर्माण द्वारा नैदानिक रूप से सुसंगत है। उदाहरण के लिए, warfarin पर एक रोगी चिकित्सीय PT-INR स्तर प्रदर्शित करेगा, जो दवा हटाने पर गिर जाता है, न कि सिर्फ सामान्य श्रेणी से नमूना लिया जाता है। यह उपकरण चिकित्सा AI और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा बनाने, EHR सिस्टम का परीक्षण करने, नैदानिक अनुसंधान विधियों को विकसित करने, और शैक्षिक केस डेटासेट उत्पन्न करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। यह US और जापानी स्वास्थ्य देखभाल मानकों के लिए देशी समर्थन प्रदान करता है, 16 प्राथमिक FHIR संसाधन प्रकारों के लिए JP कोर प्रोफाइल का अनुपालन करता है, और JLAC10 और MHLW YJ कोड, साथ ही जापानी नाम और पते शामिल करता है। सिस्टम YAML-संचालित कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से विस्तार योग्य है, जिसमें 32 इनपेशेंट रोग और 46 ED/आउटपेशेंट स्थितियाँ शामिल हैं, बिना कोड परिवर्तन की आवश्यकता के। clinosim अनुदैर्ध्य सेवा लाइनों का भी समर्थन करता है, जिसमें ऑन्कोलॉजी (कीमोथेरेपी चक्र और ट्यूमर मार्कर के साथ) और प्रसूति (गर्भावस्था को प्रसवपूर्व यात्राओं और प्रसव मुठभेड़ों के साथ एक समय-बद्ध जीवनचक्र के रूप में मॉडलिंग) शामिल हैं। आउटपुट पूरी तरह से सिंथेटिक है और किसी भी वास्तविक रोगी डेटा को शामिल नहीं करता है या संदर्भ नहीं देता है, जिससे यह विकास और परीक्षण वातावरण में उपयोग के लिए सुरक्षित है। परियोजना MIT लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स है और Python 3.11 या उससे अधिक की आवश्यकता है।