发布医疗再入院风险分析项目仓库
先了解这件事
开发者 Saikrishna0107 在 GitHub 公开发布 Healthcare-readmission-intelligence 项目，基于 CMS、CDC 和 Census 公开数据覆盖约 3,000 家医院，完整复现美国 Medicare HRRP 再入院处罚公式。据项目称，FY2020–FY2026 全部 21,263 个医院-年度计算结果与 CMS 公布值误差在 0.01 个百分点内，FY2026 有 2,304/2,945 家（78%）医院被罚。这些数据经语义层校验，不依赖患者级数据。 项目还包含用 LightGBM 构建的处罚风险模型（项目称 FY2026 AUC 为 0.745）、Power BI 仪表盘，以及基于 Ollama 本地模型 granite4.1:3b 的 AI 问答助手。按项目说明，问答助手在本机 CPU 运行、无需密钥、数据不出本机，需 Python 3.12 及安装 Ollama 与 granite4.1:3b 模型；该项目称其在 42 道测试题上答对率 83%。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- GitHub · 灵魂体仓库Healthcare-readmission-intelligence：用 CMS 公共数据复现并预测美国医院 Medicare 再入院处罚
Healthcare-readmission-intelligence 项目基于 CMS、CDC 和 Census 公开数据，覆盖约 3,000 家医院，完整复现 Medicare HRRP 处罚公式，FY2020-FY2026 全部 21,263 个医院-年度与 CMS 公布值误差在 0.01 个百分点内，FY2026 有 2,304/2,945 家（78%）被罚。项目还用 LightGBM 构建处罚风险模型（FY2026 AUC 0.745），并提供 Power BI 仪表盘和基于 Ollama 本地模型 granite4.1:3b 的 AI 问答助手，后者在 42 道测试题上答对率 83%，数据经语义层校验，不依赖患者级数据。
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