概要
このリポジトリは、ウェアラブルデバイス、スマートフォン、気候データから得られる自己教師ありマルチモーダル情報を用いた、個々人の行動健康リスク予測モデルに関する研究プロトタイプです。
欠損値の多いデータや非同期モダリティを扱い、個人のベースラインを尊重し、気候コンテキストも考慮に入れる点が特徴です。
合成コホートデータ、特徴量エンジニアリングパイプライン、Transformerエンコーダ、そしてFastAPIによる推論サービスやStreamlitによるダッシュボードを提供しており、行動健康研究やマルチモーダルデータ解析に関心のある研究者や開発者が、方法論的な選択肢を検証し、再現可能な研究を行うことを想定しています。
臨床利用は禁止されています。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- Web UI
- Colab対応
- 研究プロトタイプ
- CPU対応
基本情報
| ライセンス | NOASSERTION |
| Stars | 1 |
| カテゴリ | マルチモーダル |
| アクティビティ | low |
GitHub: https://github.com/ceyhunolcan/longitudinal-health-foundation-model