✨ 概要

pyomop は、OHDSI OMOP Common Data Model (CDM) v5.4 または、ORM として SQLAlchemy を使用して、v6 準拠のデータベースを扱うための、OMOP Swiss Army Knife ↔ です。 クエリ結果を機械学習パイプライン用のパンダデータフレームに変換し、OMOP 語彙を扱うユーティリティを提供します。 テーブル定義は omop-cdm ライブラリに基づいています。 Pyomopは、OMOP CDMデータベースを用いた研究者や開発者の実験やテストのための軽量で使いやすいライブラリとして設計されています。 コマンドラインツールとコードのインポートライブラリとして使用できます。

• SQLite、PostgreSQL、MySQLをサポート。 CDMとVocabテーブルは同じスキーマで作成されます。 (詳細は下記をご覧ください)
• LLM ベースの自然言語は langchain 経由で問い合わせます。 使用法。
• ◀ FHIRからOMOPへの変換ユーティリティ。 (詳細は下記をご覧ください)
• QueryLibraryを実行します。 (詳細は下記をご覧ください)

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インストール

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開発版:

LLM サポート:

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ドッカー

pyomop: OMOP Swiss Army Knife 🔧

✨ Overview

pyomop is your OMOP Swiss Army Knife 🔧 for working with OHDSI OMOP Common Data Model (CDM) v5.4 or v6 compliant databases using SQLAlchemy as the ORM. It supports converting query results to pandas DataFrames for machine learning pipelines and provides utilities for working with OMOP vocabularies. Table definitions are based on the omop-cdm library. Pyomop is designed to be a lightweight, easy-to-use library for researchers and developers experimenting and testing with OMOP CDM databases. It can be used both as a commandline tool and as an imported library in your code.

• Supports SQLite, PostgreSQL, and MySQL. CDM and Vocab tables are created in the same schema. (See usage below for more details)
• LLM-based natural language queries via langchain. Usage.
• 🔥 FHIR to OMOP conversion utilities. (See usage below for more details)
• Execute QueryLibrary. (See usage below for more details)

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Installation

Stable release:

pip install pyomop

Development version:

git clone https://github.com/dermatologist/pyomop.git
cd pyomop
pip install -e .

LLM support:

pip install pyomop[llm]

✨ See this notebook or script for examples. 👇 MCP SERVER is recommended for advanced usage.

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