AI賦能臨床科研：Python機器學習臨床大數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)培訓班

近年來，人工智能技術已逐漸深入到臨床醫(yī)學領域的各個環(huán)節(jié),如醫(yī)學影像、藥物挖掘、精神疾病、可穿戴設備、風險管理、病理學和臨床診療等活動。未來人工智能在醫(yī)學領域上的應用前景將出現(xiàn)無限的可能性?；趐ython和機器學習的臨床數(shù)據(jù)分析與挖掘旨在通過機器學習構建臨床預測模型，通過人工智能技術實現(xiàn)臨床的智能診斷、分析，為臨床科研提供創(chuàng)新方法。

本次培訓通過臨床科研思路設計、人工智能算法和機器學習在醫(yī)學領域的應用培訓，從實際工作中疑難問題出發(fā)，幫助臨床工作者如何利用機器學習工具解決臨床實際問題。

01-培訓目標

1、結合醫(yī)學臨床數(shù)據(jù)系統(tǒng)的介紹如何用python進行數(shù)據(jù)分析，以幫助臨床工作者解決數(shù)據(jù)分析中的實際問題；

2.以臨床實際案例驅動方式，通過機器學習的臨床預測模型構建教學，幫助學員掌握臨床數(shù)據(jù)挖掘與決策的有利工具。

02-主講專家

來自清華大學、上海交通大學、中國科學院等高校醫(yī)學專業(yè)帶頭人、擅長各類型醫(yī)學數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、人工智能算法、機器學習等生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘。

發(fā)表數(shù)十篇專業(yè)領域內學術論文及SCI論文，主編或參與編寫多部著作。參與多家三甲醫(yī)院臨床科研項目的研究合作，科研及授課經(jīng)驗很豐富。

03-培訓時間

2026年03月27日— 2026年03月30日 遠程在線培訓

（第一天數(shù)據(jù)及操作軟件調試，共授課三天）

04-參加對象

各省市、自治區(qū)從事臨床醫(yī)學、基礎醫(yī)學、生物醫(yī)學工程等科室主任醫(yī)師、副主任醫(yī)師、住院醫(yī)師等臨床科研工作者相關人員；

國內各重點大學、科研院所相關研究領域的博士、碩士相關研究生和學者等。

05-課程大綱

一、醫(yī)學臨床預測模型構建理論

1.背景知識

2.基于機器學習臨床預測模型基本概念

3.基于臨床預測模型的應用場景

4.傳統(tǒng)臨床預測模型與基于機器學習臨床預測模型的流程對比介紹

5.基于機器學習臨床預測模型的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢

二、Python語言基礎（上機操作）

本部分主要帶領學員安裝和熟悉軟件環(huán)境及運行模式，圍繞真實臨床案例進行實際操作，通過案例式教學讓學員掌握python語言的基本操作

1.python編程環(huán)境安裝與配置

2.python基本數(shù)據(jù)結構

3.python的編程

3.1 控制流、函數(shù)與文件操作

3.2 Numpy基礎

4 數(shù)據(jù)分析工具pandas與批量處理Excel的xlwings模塊。

4.1 使用python 批量進行數(shù)據(jù)分析：批量排序、篩選、分類匯總、求和、最大最小值；

4.2 基本統(tǒng)計學分析（查看數(shù)據(jù)信息、數(shù)值型變量的統(tǒng)計描述、數(shù)值變量的假設檢驗、分類變量的列聯(lián)表和獨立性檢驗）

4.3線性模型與廣義線性模型（線性模型、Logistic回歸、Posisson回歸、生存分析與COX回歸、生存率的Kaplan-Meier估計、COX回歸）

4.4 數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib、seaborn等

三、Scikit-learn機器學習模型（上機操作）

1.機器學習概述

2.數(shù)據(jù)準備

2.1數(shù)據(jù)質量校驗

2.1數(shù)據(jù)分布與趨勢探查

2.2數(shù)據(jù)清洗

3.特征工程

3.1特征變換

3.2特征選擇

4.有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習

5.機器學習算法常用模型

5.1邏輯回歸、KNN、決策樹、隨機森林、支持向量機、樸素貝葉斯、catboost等

6.模型調參與模型驗證

四、案例式驅動機器學習數(shù)據(jù)挖掘分析流程

1.乳腺癌測序數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)聯(lián)合數(shù)據(jù)挖掘：

生信數(shù)據(jù)下載、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)篩選、缺失值處理、變量歸一化、結局變量提取、one-hot編碼、RFE-SVM特征篩選、分類模型構建、超參數(shù)搜索運用。通過案例式學習，掌握數(shù)據(jù)挖掘的流程、套路。

2.機器學習生存模型框架實戰(zhàn)：

生存框架完整分析流程；模型性能評價、生存模型比較的AUC折線圖表述，IBF折線圖模型比較、特征選擇、線性生存回歸模型、基于嶺回歸的線性模型；生存樹模型實戰(zhàn)。

3.數(shù)據(jù)分析美圖秀秀：

類別比較圖表、數(shù)據(jù)關系圖表、數(shù)據(jù)分布圖表；特征分析圖、ROC_AUC曲線圖等

4.集成學習與非集成學習模型構建與對比分析：

baggingboosting、HistGradientBoosting、CatBoost、XGBRF、XGBRF、LGBMC、DecisionTree,RandomForest、Logistic、SVC、MultiomialNB、BernoulliNB、GaussianNB、KNN等。

五、具體案例分析（結合臨床）

舉例機器學習在臨床中的具體應用分析，學員可根據(jù)自己所在領域提出臨床問題，進行討論，實現(xiàn)論文及科研項目的設計思路和實現(xiàn)方法

1.糖尿病遺傳風險預測

2.中醫(yī)證型關聯(lián)規(guī)則分析

3.乳腺癌細胞挖掘

4.心臟衰竭預測

5.腦瘤生存期預測

6.心血管疾病風險預測

7.醫(yī)療保險費預測

8.丙型肝炎預測

9.ICU患者生存期預測

10.血液分析預測

06-實例知識點

07-課程報名

課程費用：3900，醫(yī)咖會會員優(yōu)惠價3600

聯(lián)系人:小咖3號

微信號：xys2019ykh

二維碼：