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emr-analysis
├── Dockerfile
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── emr_analysis/
│ ├── __init__.py
│ ├── abc/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── preprocessor.py
│ ├── config.py
│ ├── data.py
│ ├── effect/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── dataset.py
│ │ └── detector.py
│ ├── evaluator.py
│ ├── preprocessor/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── convert_newline.py
│ │ ├── strip.py
│ │ ├── trim_header.py
│ │ └── zenhan.py
│ ├── tokenizer.py
│ ├── treatment_period.py
│ └── util.py
├── emr_analysis.ipynb # main notebook
├── figs/
│ └── overview.png
├── resources/
│ ├── config.yml
│ ├── data/
│ │ ├── emr/ # dummy EHRs data
│ │ │ ├── injection.csv
│ │ │ ├── prescription.csv
│ │ │ └── radiation_report.csv
│ │ ├── structured/ # dummy structured data
│ │ │ └── treatment_record.csv
│ │ └── word-embedding/
│ │ └── (fasttext.stanza.ja.300.vec.gz) # Japanese fastText model built with Stanza
│ └── model/ # DNN model
│ ├── model.0.pt
│ └── model.1.pt
└── setup.py
Download fasttext.stanza.ja.300.vec.gz from
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to resources/data/word-embedding/ directory.
Launch Docker container for running JupyterLab.
$ docker compose up -dOpen http://localhost:8888/ in web browser and run emr_analysis.ipynb.