建议没有编程根本，也不想深入学习编程的医药事情者们去读这本书，深入浅出的讲解了机器学习和深度学习若何用于医学临床和科研，[左上]Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Medicine (Reza Borhani, Soheila Borhani etc.)。
(来源于Z-Library)[左上]

一、弁言

随着医学数据的爆炸性增长，人工智能（AI）特殊是机器学习和深度学习，为医学研究供应了前所未有的机会。
这些技能可以帮助年夜夫更准确地诊断疾病、预测病情发展、制订个性化治疗方案等。
下面，我将逐步先容临床年夜夫如何无编程根本地利用这些技能。

二、理解机器学习和深度学习

1. 基本观点

机器学习：让打算机从数据中学习并自动改进其性能，而不须要显式编程。
深度学习：机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的构造来处理数据。

2. 为什么在医学中利用AI

提高诊断准确性预测疾病进展个性化治疗方案赞助临床决策

三、步骤辅导

1. 数据网络

来源：电子康健记录（EHR）、医疗影像（如X光、CT、MRI）、生物旗子暗记、基因组数据等。
工具：利用医院或研究机构供应的数据库，或利用开源的医疗数据集（如MIMIC-III、TCGA等）。

2. 数据预处理

洗濯：去除缺点、重复或缺失落的数据。
标注：对付分类或回归任务，须要标记数据（如正常/非常、疾病类型等）。
工具：可以利用Excel、Python的Pandas库进行根本处理，或利用专业的医疗数据管理软件（这里强烈推举学习Excel）。

3. 选择得当的机器学习模型

回归模型：用于预测连续值（如血糖水平、血压等）。
分类模型：用于预测种别（如疾病类型、治疗反应等）。
聚类模型：用于创造数据中的群组或模式。
工具：对付无编程根本的年夜夫，推举利用图形界面的机器学习平台，如TensorFlow Playground、Azure Machine Learning Studio等。

Azure Machine Learning Studio

TensorFlow Playground

4. 模型演习与验证

演习：利用标记好的数据演习模型。
验证：利用未参与演习的数据集评估模型性能。
工具：平台常日供应一键式演习和验证功能，无需编程。

5. 模型支配与运用

支配：将演习好的模型支配到临床环境中，如医疗影像系统、电子病历系统等。
运用：年夜夫可以直策应用模型进行诊断、预测或制订治疗方案。

四、实例操作

实例：利用机器学习预测糖尿病并发症

数据网络：从医院数据库获取糖尿病患者的电子康健记录，包括血糖水平、糖化血红蛋白、年事、性别等信息。
数据预处理：洗濯数据，标注是否发生并发症（如肾病、眼病等）。
选择模型：选择逻辑回归或随机森林平分类模型。
演习与验证：在图形界面平台上演习模型，并利用验证集评估性能。
支配与运用：将模型支配到电子病历系统，年夜夫在输入患者信息后即可得到并发症预测结果。

五、总结

通过以上步骤，纵然无编程根本的童靴也能利用人工智能技能进行医学研究。
选择得当的工具和平台，遵照数据网络、预处理、模型选择、演习验证及支配运用的流程，可以更好地利用数据，提高临床决策的准确性和效率。