北京
近年來，人工智能技術已逐漸深入到臨床醫學領域的各個環節,如醫學影像、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。未來人工智能在醫學領域上的應用前景將出現無限的可能性。基于python和機器學習的臨床數據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臨床的智能診斷、分析，為臨床科研提供創新方法。
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學領域的應用培訓，從實際工作中疑難問題出發，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、結合醫學臨床數據系統的介紹如何用python進行數據分析，以幫助臨床工作者解決數據分析中的實際問題；
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據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學專業帶頭人、擅長各類型醫學數據統計分析、人工智能算法、機器學習等生物醫學大數據挖掘。
發表數十篇專業領域內學術論文及SCI論文，主編或參與編寫多部著作。參與多家三甲醫院臨床科研項目的研究合作，科研及授課經驗很豐富。
03-培訓時間
2026年03月27日— 2026年03月30日 遠程在線培訓
（第一天數據及操作軟件調試，共授課三天）
04-參加對象
各省市、自治區從事臨床醫學、基礎醫學、生物醫學工程等科室主任醫師、副主任醫師、住院醫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狀與發展趨勢
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編程環境安裝與配置
2.python基本數據結構
3.python的編程
3.1 控制流、函數與文件操作
3.2 Numpy基礎
4 數據分析工具pandas與批量處理Excel的xlwings模塊。
4.1 使用python 批量進行數據分析：批量排序、篩選、分類匯總、求和、最大最小值；
4.2 基本統計學分析（查看數據信息、數值型變量的統計描述、數值變量的假設檢驗、分類變量的列聯表和獨立性檢驗）
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 數據可視化工具matplotlib、seaborn等
三、Scikit-learn機器學習模型（上機操作）
1.機器學習概述
2.數據準備
2.1數據質量校驗
2.1數據分布與趨勢探查
2.2數據清洗
3.特征工程
3.1特征變換
3.2特征選擇
4.有監督學習與無監督學習
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據挖掘分析流程
1.乳腺癌測序數據、臨床數據聯合數據挖掘：
生信數據下載、數據融合、數據篩選、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、超參數搜索運用。通過案例式學習，掌握數據挖掘的流程、套路。
2.機器學習生存模型框架實戰：
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。
3.數據分析美圖秀秀：
類別比較圖表、數據關系圖表、數據分布圖表；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，學員可根據自己所在領域提出臨床問題，進行討論，實現論文及科研項目的設計思路和實現方法
1.糖尿病遺傳風險預測
2.中醫證型關聯規則分析
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，醫咖會會員優惠價3600
聯系人:小咖3號
微信號：xys2019ykh
二維碼：
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