Current study status
The hospital-oriented pipeline and data contract are ready for mapping and retrospective development. A hospital model has not yet been trained or externally validated.
מצב המחקר הנוכחי
תשתית הנתונים והאימון המותאמת לבית חולים מוכנה למיפוי ולמחקר רטרוספקטיבי. טרם אומן מודל על נתוני בית חולים וטרם בוצע אימות חיצוני.
Hospital collaboration
Define local codes, availability, extraction sources and a pseudonymised retrospective cohort under hospital governance.
No additional tests
The 48-test list is an extraction envelope. The study does not require clinicians to order every test or add tests solely for research.
Performance still to be established
Hospital AUROC, calibration, sensitivity and specificity will only be reported after local model development and validation.
שיתוף פעולה עם בית חולים
מיפוי קודים מקומיים, זמינות, מקורות שליפה ועוקבה רטרוספקטיבית שעברה פסאודונימיזציה תחת ממשל בית החולים.
ללא בדיקות נוספות
רשימת 48 הבדיקות היא מעטפת שליפה. אין דרישה לבצע את כולן או להזמין בדיקות במיוחד לצורך המחקר.
הביצועים טרם נקבעו
AUROC, כיול, רגישות וסגוליות בבית החולים ידווחו רק לאחר פיתוח ואימות מקומיים.
Hospital data policy
Case eligibility, predictor completeness and outcome ascertainment are handled separately. Missing one laboratory result is not an automatic exclusion.
מדיניות נתוני בית החולים
זכאות המקרה, שלמות משתני הניבוי וקביעת התוצא מטופלות בנפרד. חוסר בבדיקת מעבדה אחת אינו גורם לפסילה אוטומטית.
Essential for the primary development cohortהכרחי לעוקבת הפיתוח הראשית
- Pseudonymised encounter identifier and admission time T0.
- Adult age and documented acute-pancreatitis diagnosis.
- Lipase or amylase at least 3× the local upper reference limit under the current no-imaging operational definition.
- Sufficient follow-up to determine the prespecified outcome.
- At least 8 of 16 proposed core predictor groups, with some vital-sign and laboratory information.
- מזהה אשפוז מקודד וזמן קבלה T0.
- גיל בגיר ואבחנה מתועדת של דלקת לבלב חריפה.
- ליפאז או עמילאז ברמה של פי 3 לפחות מהגבול העליון המקומי, לפי הגדרת המקרה התפעולית הנוכחית ללא הדמיה.
- מעקב מספיק לקביעת התוצא שהוגדר מראש.
- לפחות 8 מתוך 16 קבוצות ליבה מוצעות, כולל מידע כלשהו ממדדים חיוניים וממעבדה.
Not an automatic exclusionאינו גורם לפסילה אוטומטית
- Five missing optional variables.
- Missing CRP, LDH, triglycerides, blood gas, lactate, D-dimer or procalcitonin.
- Missing smoking, alcohol or medication history.
- Diabetes, stable heart failure, CKD without chronic dialysis, COPD, cirrhosis, malignancy or immunosuppression.
- Absence of structured CT, MRI or ultrasound fields.
- חמישה משתנים אופציונליים חסרים.
- חוסר ב־CRP, LDH, טריגליצרידים, גזים, לקטט, D-dimer או פרוקלציטונין.
- חוסר בתיעוד עישון, אלכוהול או תרופות.
- סוכרת, אי־ספיקת לב יציבה, CKD ללא דיאליזה כרונית, COPD, שחמת, ממאירות או דיכוי חיסוני.
- היעדר שדות מובנים של CT, MRI או אולטרסאונד.
Hospital model adaptation
The codebase now contains a separate hospital training and inference path that preserves the original public API while enforcing the hospital feature contract.
התאמת המודל לבית החולים
המאגר כולל כעת מסלול נפרד לאימון ולחיזוי על נתוני בית חולים, תוך שמירת תאימות ל־API הציבורי הקודם ואכיפת חוזה המאפיינים החדש.
Missing-data pipeline
Numeric median imputation with missing indicators and categorical imputation are fitted inside each cross-validation fold—not before splitting.
Unit normalisation
Canonical SI fields and legacy units are reconciled. Derived features include lipase/ULN, amylase/ULN, NLR, CRP/albumin, MAP, BMI and shock index.
Prespecified operating point
The training script can choose an out-of-fold threshold targeting 98% sensitivity while maximising specificity among thresholds that meet the target.
No outcome leakage
Persistent organ failure, ICU admission, ventilation after the predictor window, mortality and length of stay are excluded from predictor features.
Case-level audit
Training produces an eligibility audit and a machine-readable metrics file containing feature availability, threshold and out-of-fold results.
No heuristic presented as a trained model
The hospital API returns service unavailable when no trained hospital model bundle is configured.
Pipeline לטיפול בחוסרים
אימפוטציית חציון מספרית עם דגלי חוסר ואימפוטציה קטגוריאלית מותאמות בתוך כל קפל של Cross-Validation ולא לפני החלוקה.
תקנון יחידות
השדות הקנוניים ביחידות SI מותאמים ליחידות ה־API הישן. נגזרים יחס ליפאז/ULN, עמילאז/ULN, NLR, יחס CRP/אלבומין, MAP, BMI ו־Shock Index.
נקודת הפעלה מוגדרת מראש
סקריפט האימון יכול לבחור סף Out-of-Fold המכוון לרגישות של 98%, תוך מקסום הסגוליות מבין הספים שעומדים ביעד.
ללא דליפת תוצא
כשל איברים מתמשך, קבלה לטיפול נמרץ, הנשמה לאחר חלון הניבוי, תמותה ומשך אשפוז אינם נכנסים למאפייני הניבוי.
דוח ביקורת לכל מקרה
האימון מפיק דוח זכאות וקובץ מדדים קריא למכונה הכולל זמינות מאפיינים, סף ותוצאות Out-of-Fold.
אין נוסחת גיבוי שמוצגת כמודל מאומן
ה־API של בית החולים מחזיר Service Unavailable כאשר לא הוגדר קובץ מודל שאומן בפועל.
python scripts/train_hospital_model.py \ --input hospital_ap_pseudonymised.csv \ --target persistent_organ_failure_gt_48h \ --output models/hospital_ap_model.joblib \ --minimum-availability 0.80 \ --target-sensitivity 0.98 \ --cv-folds 5
Research resources
Use the focused pages below for the current hospital collaboration and the exploratory public-data work.
משאבי המחקר
העמודים הבאים מרכזים את שיתוף הפעולה עם בית החולים ואת העבודה החקרנית על הנתונים הציבוריים.
Seeking a hospital data partnerמחפשים שותף נתונים בבית חולים
The immediate next step is a structured feasibility and availability audit with gastroenterology, research authority, information systems and clinical investigators.
השלב הבא הוא בדיקת היתכנות וזמינות מובנית בשיתוף גסטרואנטרולוגיה, רשות המחקר, מערכות המידע והחוקרים הקליניים.