✨ 개요

pyomop는 OHDSI OMOP Common Data Model (CDM) v5.4 또는 v6 호환 데이터베이스를 사용하여 OHDSI OMOP Common Data Model (CDM) v5.4 또는 v6 호환 데이터베이스입니다. 그것은 기계 학습 파이프라인을 위한 pandas DataFrames에 쿼리 결과를 변환하고 OMOP vocabularies와 일하기를 위한 유틸리티를 제공합니다. 테이블 정의는 omop-cdm 라이브러리를 기반으로합니다. Pyomop은 OMOP CDM 데이터베이스를 실험하고 테스트하는 연구원과 개발자를 위한 경량, 사용하기 쉬운 라이브러리로 설계되었습니다. 명령줄 도구로 모두 사용할 수 있으며 코드에서 가져온 라이브러리로 사용할 수 있습니다.

• SQLite, PostgreSQL 및 MySQL을 지원합니다. CDM 및 Vocab 테이블은 동일한 스키마에서 생성됩니다. (자세한 내용은 아래에서 사용)
• langchain을 통해 LLM 기반 자연 언어 쿼리. 사용법.
• OMOP 변환 유틸리티에 🔥 FHIR. (자세한 내용은 아래에서 사용)
• QueryLibrary 실행. (자세한 내용은 아래에서 사용)

⭐️으로 이 프로젝트를 유용한 경우!

설치

** 안정되어 있는 방출: **

개발 버전:

LLM 지원:

✨ 이 노트북 또는 예를 들어 스크립트를 참조하십시오. MCP SERVER는 고급 사용법을 추천합니다.

도커

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)

Please ⭐️ If you find this project useful!

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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