人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。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。除了特别大的算力需求，基本的计算机配置即可应用。
2、数据：医院内部有海量数据。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。
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。
4、效率：对于一般体量的数据，算法明确情况下，可数分钟内完成结果运算。
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：
手术结局、临床风险预测等，例如：
基于机器学习的心脏大血管手术后谵妄预测模型研究；术前预测肝内胆管癌患者神经侵犯状态机器学习模型的构建和验证
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：
影像、消化内镜、病理图像的辅助诊断。
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。
1、影像组学的基本步骤：
1）数据获取：收集医学影像数据，如彩超、CT、MRI、PET等。
2）图像分割：对影像进行分割，将感兴趣的区域（如肿瘤）从周围的组织中分离出来。
3）特征提取：从分割后的影像中提取大量的数学、几何和统计特征，包括形状、纹理、灰度等。这些特征可以反映组织的形态、结构和组织特性。
AUC：全称为Area Under Curve，即曲线下面积，是用于评估二分类模型性能的一个重要指标。它通过计算ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积来衡量模型的整体分类能力。ROC曲线是一个性能度量模型，它以真阳性率（TPR）为纵坐标，假阳性率（FPR）为横坐标，展示了模型在不同阈值下的分类性能。
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。
三、工作环境：
编程语言：
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。
编辑器选择：编辑代码、运行代码的工具，常用编辑器：jupyter、spyder
1、环境部署：
import numpy as np # 创建一个一维数组import pandas as pd #数据处理的常用库import matplotlib.pyplot as plt #图像绘制
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。
CSV格式：
import csvwith open('A.csv','r') as csvfile:reader = csv.DictReader(csvfile)column = [row['Age'] for row in reader]
Execl格式：
filePath_01 = 'D:/我的文件/表格1.xlsx' ## python的路径是/,不是\df1 = pd.read_excel(filePath_01,sheet_name = 'Sheet1')
2.2 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["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、确定研究目标与变量：
x=dataset.iloc[:,0:22] #研究变量y=dataset.iloc[:,22] #研究目标print(x)print(y) #打印结果
例如，我们如果想把肠息肉切除后出血风险做为研究目标，可以把术后出血定义为y。而息肉大小、切除时间、血常规、凝血功能等定义为x。
4、划分训练集和验证集：
from sklearn.model_selection import train_test_split #导入样本划分的库x_trainRF,x_testRF,y_trainRF,y_testRF=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) #划分训练与验证集
数据划分为两个部分：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。
5、模型训练：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierRF = 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)
这里采用随机森林模型。此外，常见的机器学习算法还有：
逻辑回归：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归LR = LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,verbose=0, warm_start=False)
高斯朴素贝叶斯：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB# 创建高斯朴素贝叶斯模型NB = GaussianNB()
决策树：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdtree = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=5)
AdaBoostClassifier：
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierdtc_cv = AdaBoostClassifier(learning_rate=0.0001,n_estimators=500,random_state=0)
4、结果输出：
4.1 输出其在训练数据和验证数据集上的预测精度
RF.fit(x_trainRF,y_trainRF) #这里采用随机森林## 输出其在训练数据和验证数据集上的预测精度y_predictRF = RF.predict(x_testRF)print(classification_report(y_testRF,y_predictRF))
4.2 绘制ROC曲线及其AUC数值：
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import roc_curve, auc #导入库from sklearn.metrics import roc_auc_scoreimport numpy as np
fprRF,tprRF,thresholdRF = roc_curve(y_predictRF,y_testRF) ###计算真正率和假正率roc_aucRF = auc(fprRF,tprRF) ###计算auc的值print(fprRF.shape, tprRF.shape, thresholdRF.shape)
plt.figure()lw = 2plt.figure (figsize=(5,5),dpi=1000)plt.plot(fprRF, tprRF, color='red',lw=lw,label='RandomForestClassifier (area = %0.2f)' % roc_aucRF) ###假正率为横坐标，真正率为纵坐标做曲线plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') #中间的虚线plt.rc('font',family='Times New Roman')##字体plt.xlim([0.0, 1.0])plt.ylim([0.0, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate')plt.title('Receiver operating characteristic example')plt.legend(loc="lower right")plt.show()
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、科研合作：
目前已可开展机器学习的数据结果输出，若有需要课题、论文合作，可联系。
