医学人工智能科研入门（10.3版）

     2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，2024年，“人工智能+”写入政府工作报告。在医学领域，人工智能已经在影像、内镜、病理、病历质控方面有实际应用。《 人工智能在肺结节的应用专家共识（2022年）》是针对医学人工智能的专家共识代表。在科研方面，人工智能在学术期刊、课题数量爆发式增加。

一、医学人工智能优势：

1、硬件：计算机、数据存储设备，资金投入相对可控，普通医院即可负担。若涉及大量数据的运算，会涉及算力。目前显卡费用偏高，但仍可配置，应对一般研究尚可。也可以购买云服务。

2、数据：大部分医院均实现电子病历，产生海量的数据。而人工智能医学的基于数据。研究的设计简单地归纳为两个部分，① 临床数据采集和需求、② 模型构建和运行。临床数据收集、临床需求的确定，这个对于绝对部分医院来说，是完全没有问题的。而其中问题最大的是模型构建和运行。而这块跟高校的计算机实验室恰恰相反，他们缺少的是临床数据和需求。

3、方法：人工智能医学的研究，核心是基于数据的决策分析，其研究方法、算法，均可在临床各个科室是通用的。可应用于影像组学的核心算法也可以用于构建彩超图像的模型。随机森林、决策树不仅可应用于预测心肌梗死的预后，也可以应用于护理的跌倒风险评估，甚至可扩展到卫生管理科研。

二、研究方向：

     根据目前课题申报和论文发表来看，目前医学人工智能主要有两个研究方向：

（一）基于机器学习对临床结果的预测：

例如，手术结局预测，死亡风险预测。

以手术成败，死亡作为target，临床诊疗过程中的所有因素做为Feature。流程为① 环境搭建 ② 数据预处理 ③ 选择算法 ④ 算法训练 ⑤ 生成模型 ⑥ 模型测试（结果输出）。这其中“选择算法”可以选择多种算法，对不同算法的结果进行比较；结果预测一般涉及机器学习（machine learning）。

“结果输出”的指标：precision，ROC，F1, recall。

（二）基于深度学习对图像的辅助诊断：

例如，影像、消化内镜、病理图像的诊断。

其研究方法大概为，对图片进行标签、基于深度学习的训练，再用训练好的模型，去对新的图片进行判断。

三、诊断效能指标：

主要采用AUC、F1

在机器学习中，F1 值是一种用于衡量分类模型性能的指标。

F1 值是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数。精确率是指被分类器判定为正类的样本中实际为正类的比例；召回率是指实际为正类的样本中被分类器判定为正类的比例。

F1 值的计算公式为：F1 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

F1 值综合考虑了精确率和召回率，它的值越高，说明分类模型在精确性和全面性上的表现越好。在实际应用中，根据不同的任务需求，可以通过调整分类器的参数来优化 F1 值。

（二）工作环境的搭建：

安装：目前主流推荐Anaconda。其具体步骤可网上搜索教程：

说的是Anaconda安装好后，就包含了python了。不过，我也没理清之间的关系，保险一点可以把Python也安装了，网上也可以找到相应教程

费用：以上软件商用是要收费的，不过，安装的时候选择个人使用是免费的。

（三）编辑器选择：

编辑代码、运行代码的工具，常用编辑器：jupyter、spyder

（四）编程语言：

1. R语言，目前大部分论文采用R语言，R语言的优势在于统计、另外，机器学习的各类包也比较完善。但劣势在于扩展性不如python，R语言目前也无法开展深度学习、图像识别的算法。
   

2. Python语言：Python也可以开展统计、机器学习、深度学习，虽然目前相关论文少于R语言，但随着后期论文的不断发表，会逐步的增多。
   

具体可以看其官方文档：https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#importing-from-a-package

1、Python内部环境部署：

1.1 机器学习环境部署标准三联：

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt

常用语法和逻辑：

对于Python而言，冒号和缩进是一种语法。它会帮助Python区分代码之间的层次，理解条件执行的逻辑及先后顺序。【注：缩进是四个空格或一个Tab键】

1.2 ROC曲线的制作：

ROC曲线的全称是“受试者工作特性”曲线（Receiver Operating Characteristic），源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术。是反映敏感性和特异性的综合指标。它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，判别的准确性越高。在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。

## 输出高清图像

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
%matplotlib inline

ROC曲线做出来是一个图像，所以，需要matplotlib这个库，这个库是python里面非常有用的库。还可以做直方图、散点图、折线图。也就不必另外用统计图软件了。

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False
import seaborn as sns
sns.set(font= "Kaiti",style="ticks",font_scale=1.4)
import pandas as pd
pd.set_option("max_colwidth", 200)
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,label_binarize
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import *

这其中，sklearn.metrics 就是我们用来数据归回/分类评估的核心库。这个import*，后面这个*要注意，是包含所有模块，但是使用有争议，暂时也没有找到其他代码，先用着吧。

2、数据预处理：

2.1、数据导入：

Python是可以支持CSV、Excel的数据库格式，这种格式可以直接从医院的HIS系统导出，不过，Excel比较适用于我们。

CSV格式：

import pandas as pdimport csvwith open('A.csv','r') as csvfile:reader = csv.DictReader(csvfile)column = [row['Age'] for row in reader]

Execl格式：

import pandas as pdfilePath_01 = 'D:/我的文件/使用python读取Excel的路径/表格1.xlsx'  ## python的路径是/,不是\df1 = pd.read_excel(filePath_01,sheet_name = 'Sheet1')

2.2数据结构：

数组(Array)是由相同类型的元素(element)集合组成的固定长度(Size)的一种数据结构。

2.3 数据处理：

train = pd.read_csv("data/Titanic处理后数据.csv")label = LabelEncoder()   ## 将字符串类型的分类变量进行重新编码train["Name"] = label.fit_transform(train["Name"])train["Embarked"] = label.fit_transform(train["Embarked"])train["Sex"] = label.fit_transform(train["Sex"])

Python的符号格式有三种：字符串、整数、浮点数，那么，像临床常用的基线数据，“姓名”“性别”就需要转换为Python可识别的数据。以上代码就是转换用。

3、模型构建：

Target = ["Survived"]   ## 定于预测目标变量名

目标变量：我们要研究的目标。

例如，我们如果想把肠息肉切除后出血风险做为研究目标，就可以把survived自行定义为bleed。

train_x = ["Pclass", "Name", "Sex", "Age","Embarked"]  ## 定义模型的自变量名

自变量：我们要研究各项指标。这一句也非常重要，是我们临床研究基线特征。

4、划分训练集和验证集：

X_train,X_val,y_train,y_val = train_test_split(train[train_x], train[Target],
test_size = 0.25,random_state = 1)

机器学习的数据要分为两个部分：训练集、验证集。这句代码就是把数据进行分割。不过，一般都是2：8分。20%用来验证。

下面的程序中使用RandomForestClassifier()函数建立了包含100个决策树，最大深度为5的随机森林模型，针对训练好的模型并计算出其它训练集和验证集上的预测精度。

## 使用随机森林对泰坦尼克数据进行分类

rfc1 = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, # 树的数量max_depth= 5, # 子树最大深度oob_score=True,class_weight = "balanced",random_state=1)rfc1.fit(X_train,y_train)

4、结果输出：

## 输出其在训练数据和验证数据集上的预测精度

rfc1_lab = rfc1.predict(X_train)rfc1_pre = rfc1.predict(X_val)print("随机森林的OOB score:",rfc1.oob_score_)print("训练数据集上的精度:",accuracy_score(y_train,rfc1_lab))print("验证数据集上的精度:",accuracy_score(y_val,rfc1_pre))

但是，为了让论文更好发表，最好有图片。

## 可视化在验证集上的Roc曲线

pre_y = rfc1.predict_proba(X_val)[:, 1]fpr_Nb, tpr_Nb, _ = roc_curve(y_val, pre_y)aucval = auc(fpr_Nb, tpr_Nb) # 计算auc的取值plt.figure(figsize=(10,8))plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')plt.plot(fpr_Nb, tpr_Nb,"r",linewidth = 3)plt.grid()plt.xlabel("假正率")plt.ylabel("真正率")plt.xlim(0, 1)plt.ylim(0, 1)plt.title("随机森林ROC曲线")plt.text(0.15,0.9,"AUC = "+str(round(aucval,4)))plt.show()

最后得出这么一个ROC结果。

三、常用python算法库：

1）Scikitlearn：是一个常用的算法库：相关代码可参考：https://mp.weixin.qq.com/s/c-Sl7n_ceawz6AHm5Mtw0w

四、可投稿期刊列表：

1、Ann Transl Med

2、Math Biosci Eng

3、 Sci Rep

4、artificial intelligence in medicine

5、Journal of Digital Health

五、未完待续：

上面例子的（随机森林）机器学习是人工智能应用领域比较简单的模块，后续更新各类算法。若有临床同学有数据，可以远程论文合作，联系方式如下：

咨询、服务内容、联系方式（5.0版）