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synthdiet

PyPI Python 许可证: MIT CI

其他语言: English · Türkçe · Español · Français · Deutsch · Português · Italiano · 日本語 synthdiet 是一个用于生成具有真实临床特征的合成患者并对其 模拟饮食干预的 Python 库。

它面向营养师、临床营养研究人员和教育工作者,可以在将膳食方案 应用于真实临床之前,先在数百到数千名合成患者上对方案进行原型 设计、虚拟试验以及压力测试。

免责声明:synthdiet 是一个研究与教学工具。其输出的数值 不是临床建议,合成患者也不是真实人物。患者诊疗请始终 咨询合格的注册营养师/临床营养师。

synthdiet hero

作者

Buğra Ayan —— 土耳其安卡拉

功能特性

核心领域模型

  • 一个带类型注解的 Patient 类,聚合了人口学、人体测量、 生活方式、实验室生物标志物、诊断和当前用药信息。
  • 25+ 种疾病注册表,涵盖内分泌、心血管、肾脏、肝脏、 胃肠道、代谢、肌骨、肿瘤、精神、过敏等类别。
  • 19 项临床上重要的药物-营养素相互作用(二甲双胍 → B12、 他汀类 → 西柚、华法林 → 维生素 K、左甲状腺素服用时点、 MAOI 与酪胺危机等)的注册表。
  • 5 种合成患者生成器(随机、分布、Copula、队列、马尔可夫进展)。
  • 包含 45 种食物(含宏量/微量营养素分解)的食物数据库,以及 8 种预设饮食(地中海、DASH、生酮、低 FODMAP、低钠肾脏、 糖尿病、纯素、标准)。

方法学深度(v0.1)

  • 可选的 Hall 2011 体成分模型(DietSimulator(engine="hall_2011")), 使用 Forbes 公式进行脂肪/瘦体质量分配并加入适应性产热。
  • 依从性与脱落动力学:恒定、衰减、Weibull 脱落、随机漏服、 感知负担。
  • RCT 引擎(synthdiet.trials):平行组、交叉、2×2 析因设计; 分层 / 区组 / 最小化随机化;脱落建模;ITT/PP/AT 分析。
  • 因果推断(synthdiet.causal):反事实模拟、ATE/CATE 估计器、IPTW 与 g-公式校正的混杂实验、轻量 DAG。
  • 饮食质量指数(synthdiet.indices):HEI-2020、AHEI-2010、 MEDAS、DASH 评分、PHDI、DII。
  • 统计辅助工具(synthdiet.stats):连续/二分类结局的功效 分析、Bootstrap CI、置换检验、Benjamini-Hochberg 与 Holm-Bonferroni 校正、基线调整 ANCOVA。
  • 测量误差与缺失数据注入(synthdiet.noise):各检测的 CV%、 自报偏倚、MCAR/MAR/MNAR 模式。
  • 15 个临床案例 + OSCE 风格评分(synthdiet.education)。
  • 与 5 个里程碑式 RCT 的校验套件(synthdiet.validation): DASH-Sodium、PREDIMED、DiRECT、Look AHEAD、Diabetes Prevention Program。
  • 可视化(synthdiet.viz,可选):CONSORT 图、森林图、 轨迹带、Table 1。

安装

pip install synthdiet

可选附加项:

pip install "synthdiet[viz]"     # matplotlib 可视化
pip install "synthdiet[causal]"  # networkx DAG 导出
pip install "synthdiet[docs]"    # Sphinx + furo + myst-parser
pip install "synthdiet[dev]"     # pytest + ruff + mypy + matplotlib

synthdiet 需要 Python 3.9+,依赖 numpy、pandas、scipy。

60 秒上手

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)

完整示例参见 examples/;中文教程位于 docs/zh/。

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}
}

许可证

MIT —— 详见 LICENSE。