Python实现H-CUP医疗数据分析工具包

资源摘要信息:"hcuppy:H-CUP（医疗保健成本和利用项目）中工具的Python实现" hcuppy是一个Python软件包，它为医疗保健专业人员和数据分析师提供了一系列工具，这些工具基于H-CUP（Healthcare Cost and Utilization Project，医疗保健成本和利用项目）的数据结构和算法。H-CUP是由美国医院协会（AHA）创建的一个研究项目，旨在提供医院的临床和非临床数据，用于分析和比较医院利用率、治疗费用、质量指标等。hcuppy的目的是使得这些数据能够被Python语言处理和分析。 该软件包包含的模块功能如下： 1. ICD-10代码转换与识别：模块可以将ICD-10（第十版国际疾病分类标准）的诊断和程序代码转换为具有临床意义的组别，这有助于标准化和归类医疗数据，以进行后续的统计分析。此外，软件包还能从ICD-10诊断代码中识别出慢性病，这对于医疗成本和资源利用分析尤为重要。 2. 风险计算：使用一组ICD-10诊断代码来计算再入院和死亡风险。这对于评估特定疾病的严重程度以及患者的预后具有重要意义。 3. ICD-10代码标识：软件包可以标识给定的ICD-10程序代码是否为次要、主要诊断或治疗性代码，这对于理解医疗记录中信息的上下文至关重要。 4. 资源使用情况标识：能够标识UB40收入代码和ICD-10程序代码的组合，指示或暗示特定的资源使用情况，如重症监护病房（ICU）、超声、X射线等。这有助于评估特定医疗服务的使用频率和相关成本。 5. CPT代码识别：模块能够识别CPT代码是否与手术有关。值得注意的是，要使用与CPT代码相关的功能，用户必须获得美国医学协会（AMA）的额外许可协议，因为CPT（Current Procedural Terminology，当前程序术语）是AMA的注册商标。 需要注意的是，hcuppy软件包目前不支持ICD-9代码，这意味着所有旧的ICD-9编码数据在使用该软件包前需要转换为ICD-10编码。 安装hcuppy的方法有以下两种： - 从源代码安装：可以使用git命令克隆项目库，并在库文件夹内使用python的setuptools进行安装，具体命令为： ``` $ ***:yubin-park/hcuppy.git $ cd hcuppy $ python setup.py develop ``` - 使用pip安装：也可以通过Python的包管理器pip来安装，具体命令为： ``` pip install hcuppy ``` 此软件包的标签为“Python”，意味着它是用Python语言编写的，并且专为Python环境设计。它适合医疗数据分析师、生物统计学家、健康经济学家等专业人士使用，以处理和分析大规模的医疗数据集。通过将H-CUP的数据处理能力转化为Python的模块，hcuppy为医疗成本和质量分析提供了一个强大而灵活的工具集。 压缩包子文件的文件名称列表中出现的"hcuppy-master"表明了该软件包的源代码托管在GitHub上，并且当前分支为默认的master分支，这也是大多数开源项目存放稳定版代码的位置。