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韩国优秀平面设计网站,企业网站建设外包,win7 iis网站设置,免费注册域名和服务器#x1f4dd; 博客主页#xff1a;jaxzheng的CSDN主页 目录当我用Python给糖尿病患者算命#xff08;误#xff09;#xff1a;一个数据苦力的血泪史 第一章#xff1a;谁说医学生不会写代码#xff1f; 第二章#xff1a;数据清洗比拔牙还疼 第三章#xff1a;机器学… 博客主页jaxzheng的CSDN主页目录当我用Python给糖尿病患者算命误一个数据苦力的血泪史第一章谁说医学生不会写代码第二章数据清洗比拔牙还疼第三章机器学习能预测糖尿病不能第四章当冷笑话遇上热数据第五章真实世界的bug比GitHub还多第六章当数据科学家遇上人类之子尾声关于那个真实小错误的坦白当我用Python给糖尿病患者算命误一个数据苦力的血泪史第一章谁说医学生不会写代码去年冬天我在某三甲医院实习被安排到糖尿病科做数据整理。你们知道吗光是胰岛素注射记录表就有17种格式...每次看到护士长拿着30年前的纸质病历本我都想掏出Python给她写个OCR识别程序。结果第一次演示就被主任拍了桌子小张你这模型把空腹血糖识别成空服血糖病人说我该吃空气 我当场表演了一个原地转圈——这是程序员的经典防御动作比格格巫还熟练。()第二章数据清洗比拔牙还疼你们绝对想不到真实医疗数据有多脏。举个栗子defclean_data(df):dfdf.replace(空服血糖,空腹血糖)# 修复我的经典bugdf[年龄]df[年龄].str.replace(岁,).astype(int)returndf# 流程图草稿带bug版本开始↓导入2000份病历↓发现空腹血糖拼成空服血糖↓此处应有个while循环却漏掉了↓直接return原始数据当时为了处理18岁半四十二45等混杂格式我写了7层正则表达式。最离谱的是遇到患者主诉饿患者主诉饿这让我怀疑是不是AI训练数据出了问题。第三章机器学习能预测糖尿病不能去年参加医疗AI大赛时我天真地以为LSTM能预测血糖波动。结果测试集准确率只有38%——比抛硬币还差。后来发现训练数据里60%是同一家医院的模型根本学的是这家医院的病人早上都吃包子这种特征。这让我想起第一次给病人开药时手抖的经历。当时把二甲双胍写成二甲双糖幸好被护士长及时发现。这说明不管是人类医生还是AI都需要靠谱的校验机制。第四章当冷笑话遇上热数据昨天在咖啡厅看到一位穿西装的医生对着iPad发呆你说现在AI能分析CT片那它会不会觉得肺部阴影是某种抽象艺术这个问题让我联想到上周的糗事。为了可视化血糖趋势我做了个酷炫的3D折线图结果主任问这波浪线是血糖在跳华尔兹吗 现在想想或许应该用更直观的柱状图。第五章真实世界的bug比GitHub还多上周有个经典案例我们给住院部装了个智能提醒系统。结果发现它总在凌晨3点提醒病人吃早餐因为训练数据里所有进食时间都被错误标记成03:00。这让我想起小时候把08:00看成12:00差点迟到被老师罚站。()第六章当数据科学家遇上人类之子最近在做一个预测并发症的项目发现糖尿病患者的血糖数据竟与他们的手机使用时长呈正相关。深入调查后才发现很多病人用手机测血糖——他们拍照片给医生看这说明数据采集方式本身就有偏倚。就像我那位总把空腹写成空服的主任数据质量永远是第一位的。就算用再高级的算法垃圾输入垃圾输出GIGO定律这道理在医疗领域尤其重要。尾声关于那个真实小错误的坦白写完这篇文章我才发现前文提到的去年其实是2024年的事但我写成了去年冬天——实际上现在是2025年12月。这就是传说中的时间认知偏差比某些AI模型的误差还离谱。不过没关系人生就像数据清洗允许存在95%的准确率。最后送大家一句冷笑话收尾为什么医生不喜欢用Excel分析数据因为每次用筛选功能都会被透视表吓出糖尿病。