零基础：医学人工智能科研入门（9.3版）
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那些年，做的脑残梦。
2024-09-05 04:24:15
医学AI的优势显著，尤其适合非高校的医院进行科研。研究条件相对灵活，无需独立的生物学实验室，且对编程技能要求不高。研究方法通用，可应用于影像、护理、行政管理等多个领域。大部分医院已实现电子病历，为医学AI研究提供了丰富的数据基础。研究设计相对简单，关键在于数据收集、需求确定以及模型构建与运行。医院完全有可能独立开发算法和模型，无需依赖高校实验室。
编程技能的培养对于拥抱信息化、数字化、智能化的行业趋势至关重要。Python作为主流编程语言，不仅在人工智能领域广泛应用，而且在数据分析、数据可视化方面也表现出色。学习Python将有助于科研人员在大数据时代更加得心应手。
医院内部系统的优化与使用需要信息科与临床科室之间的紧密合作。了解编程原理有助于更好地利用院内信息系统，提升临床工作效率。
医学人工智能研究领域广泛，包括机器学习决策系统、视觉识别、自然语言处理、语音处理等。期刊如Ann Transl Med、Sci Rep、artificial intelligence in medicine、Journal of Digital Health等为相关研究提供了发表平台。
零基础入门医学人工智能研究，首先要理解人工智能、机器学习、深度学习等概念。人工智能是一门研究如何开发能模仿人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。机器学习是实现人工智能的一种具体方法，深度学习则是机器学习的一个分支。Python语言是实现机器学习和深度学习的主流工具。
工作环境搭建推荐使用Anaconda，安装教程可参考知乎平台。编辑器选择可以根据个人喜好和需求。基础知识学习从Python语言的基本语法开始，包括字符串、引号、输出结果等概念。此外，还需熟悉Python内部环境部署，特别是机器学习环境的搭建。
数据处理是研究中的重要环节，包括数据格式提取、数据结构的数组操作以及数据预处理。例如，可以使用Python的Pandas库进行数据读取、清洗和转换。模型构建则涉及选择合适的算法，如随机森林、支持向量机等，通过训练模型并进行评估来实现。输出结果时，可以利用ROC曲线等可视化工具展示模型性能。
常用的Python算法库包括Scikitlearn，提供了一系列机器学习算法。此外，还有XGBoost、AdaBoost、决策树、支持向量机、随机森林、GBDT、逻辑回归等算法可供选择。这些工具和资源将帮助研究者在医学人工智能领域取得进展。
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