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synthdiet

PyPI Python ライセンス: MIT CI

他言語: English · Türkçe · Español · Français · Deutsch · Português · Italiano · 中文 synthdiet は、現実的な臨床像をもつ合成患者を生成し、 それらに食事介入をシミュレーションするための Python ライブラリ です。

栄養士、臨床栄養研究者、教育者が、食事プロトコルをプロトタイプし、 仮想試験を実施し、実臨床に持ち込む前に数百〜数千の合成患者で 栄養推奨をストレステストすることを目的に設計されています。

注意: synthdiet は研究および教育用ツールです。出力される数値は 臨床推奨ではなく、合成患者は実在の人物ではありません。 患者ケアには必ず資格を持つ管理栄養士・登録栄養士に相談してください。

synthdiet hero

著者

Buğra Ayan —— トルコ・アンカラ

機能

コア・ドメインモデル

  • 人口統計、人体計測、生活習慣、検査バイオマーカー、診断、現用薬を 集約する型付きの Patient クラス。
  • 内分泌・循環器・腎臓・肝臓・消化器・代謝・運動器・腫瘍・精神・ アレルギー領域にまたがる 25 以上の疾患 を網羅したレジストリ。
  • 臨床上重要な 19 の薬剤-栄養素相互作用 のレジストリ (メトホルミン → B12、スタチン → グレープフルーツ、ワルファリン → ビタミン K、レボチロキシン服用タイミング、MAOI とチラミン危機など)。
  • 合成患者の 5 種類のジェネレータ(ランダム、分布、コピュラ、 コホート、マルコフ進行)。
  • マクロ・微量栄養素分解付き 45 食品の食品データベースと、 8 種のプリセット食(地中海、DASH、ケトジェニック、低 FODMAP、 低ナトリウム腎臓、糖尿病、ビーガン、標準)。

方法論的な厚み(v0.1)

  • オプションの Hall 2011 体組成モデル (DietSimulator(engine="hall_2011"))。Forbes 式による脂肪量・ 除脂肪量分配と適応的熱産生を含む。
  • アドヒアランスとドロップアウト動態: 一定、減衰、Weibull、 確率的飛ばし、知覚負担。
  • RCT エンジン (synthdiet.trials): 並行群、クロスオーバー、 2×2 要因デザイン。層別/ブロック/最小化ランダム化、ドロップ アウトモデル、ITT/PP/AT 解析。
  • 因果推論 (synthdiet.causal): 反事実シミュレーション、 ATE/CATE 推定、IPTW と g-公式による交絡実験、軽量 DAG。
  • 食事品質指標 (synthdiet.indices): HEI-2020、AHEI-2010、 MEDAS、DASH スコア、PHDI、DII。
  • 統計ヘルパー (synthdiet.stats): 連続・二値アウトカム向け 検出力分析、ブートストラップ CI、並べ替え検定、 Benjamini-Hochberg / Holm-Bonferroni 補正、ベースライン調整 ANCOVA。
  • 測定誤差・欠測注入 (synthdiet.noise): アッセイ別 CV%、 自己申告バイアス、MCAR/MAR/MNAR パターン。
  • 15 の臨床ケース + OSCE 形式評価 (synthdiet.education)。
  • 5 つのランドマーク RCT に対するバリデーションスイート (synthdiet.validation): DASH-Sodium、PREDIMED、DiRECT、 Look AHEAD、Diabetes Prevention Program。
  • 可視化 (synthdiet.viz、オプション): CONSORT 図、 フォレストプロット、軌跡帯、Table 1。

インストール

pip install synthdiet

オプション:

pip install "synthdiet[viz]"     # matplotlib 可視化
pip install "synthdiet[causal]"  # networkx DAG エクスポート
pip install "synthdiet[docs]"    # Sphinx + furo + myst-parser
pip install "synthdiet[dev]"     # pytest + ruff + mypy + matplotlib

synthdiet は Python 3.9+ が必要で、numpy、pandas、scipy に依存します。

60 秒ツアー

from synthdiet import (
    CohortGenerator, CohortSpec, DiseaseSpec,
    DietSimulator, mediterranean_diet,
    evaluate_simulation, format_evaluation_report,
)

spec = CohortSpec(
    size=100,
    diseases=[
        DiseaseSpec("type_2_diabetes", prevalence=0.40),
        DiseaseSpec("hypertension",     prevalence=0.45),
    ],
)
cohort = CohortGenerator(spec, seed=42).generate()

simulator = DietSimulator(adherence=0.8)
diet = mediterranean_diet(daily_energy_kcal=1800)

for patient in cohort[:3]:
    result = simulator.run(patient, diet, duration_weeks=12)
    evaluation = evaluate_simulation(result)
    print(format_evaluation_report(evaluation))
    print("-" * 60)

完全な例は examples/ に、日本語チュートリアルは docs/ja/ にあります。

引用

@software{ayan_synthdiet_2026,
  author  = {Buğra Ayan},
  title   = {synthdiet: A Python library for simulating diets on synthetic patients},
  year    = {2026},
  version = {0.1.0},
  url     = {https://bugraayan.com}
}

ライセンス

MIT —— LICENSE を参照。