前沿

2017年，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，“人工智能 ”寫入2024年政府工作報告。在醫(yī)學領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)在影像、內(nèi)鏡圖像識別，電子病歷邏輯判斷等有著大量應(yīng)用，也寫入專家共識，例如《 人工智能在肺結(jié)節(jié)的應(yīng)用專家共識（2022年）》。

近幾年逐步提倡科研與轉(zhuǎn)化相結(jié)合，科研要服務(wù)于應(yīng)用。醫(yī)學人工智能的研究就可以很好的實際應(yīng)用于臨床工作。《Nature》《Science》等學術(shù)期刊均有專題報道，課題方面也是熱門的立項方向。

一、AI醫(yī)學優(yōu)勢：

（一）適合非高校的醫(yī)院的科研：

1、絕對大部分非高校直屬的醫(yī)院，少有獨立的生物學實驗室，生物學實驗室的維護成本極高。而人工智能醫(yī)學研究，算是一種輕資產(chǎn)，最為核心的研究環(huán)節(jié)就是算法的構(gòu)建、算力的運用。固然，有專門的軟件和公司提供服務(wù)，也可以采取醫(yī)院自建的模式，投入最大的是智力和精力。在經(jīng)費上投入不算多，因為是用于科學研究，對于信息安全等級要求不高，也沒有多少維護費用。

2、跟蛋白組學、基因組學研究類似，人工智能醫(yī)學的研究，其算法是對于臨床各個科室是通用的?？蓱?yīng)用于影像組學的核心算法也可以用于構(gòu)建彩超圖像的模型。隨機森林、決策樹不僅可應(yīng)用于預測心肌梗死的預后，也可以應(yīng)用于護理的跌倒風險評估，甚至可擴展到醫(yī)院行政管理。

3、目前，大部分醫(yī)院均實現(xiàn)電子病歷，產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。而人工智能醫(yī)學的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)。研究的設(shè)計簡單地歸納為兩個部分，① 臨床數(shù)據(jù)采集和需求、② 模型構(gòu)建和運行。臨床數(shù)據(jù)收集、臨床需求的確定，這個對于絕對部分醫(yī)院來說，是完全沒有問題的。而其中問題最大的是模型構(gòu)建和運行。而這塊跟高校的計算機實驗室恰恰相反，他們?nèi)鄙俚氖桥R床數(shù)據(jù)和需求。

4、做好人工智能醫(yī)學研究，可以有幾個方式。與高校的計算機實驗室合作、第三方集成平臺。但經(jīng)過實踐，再加上絕大部分代碼均可以在github上找到。以及論文的發(fā)表需要調(diào)參和提供原始代碼，醫(yī)院完全可以獨立開發(fā)算法和模型。構(gòu)建自己的人工智能醫(yī)學實驗室。

（二）軟件編程技能培養(yǎng)：

目前人工智能的主流編程語言為python。近幾年P(guān)ython流行起來，除了在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，它在資料收集、數(shù)據(jù)分析方面實在強勢。

只需要幾行簡短的代碼，它就可以：

● 網(wǎng)絡(luò)爬蟲，一鍵爬取全網(wǎng)公開資料

● 對實驗結(jié)果進行數(shù)據(jù)分析，讓觀點更科學嚴謹

● 批量處理上百個Excel、Word、PDF文件

● 生成可視化圖表，成果展示更專業(yè)……

工欲善其事，必先利其器。大數(shù)據(jù)時代，科研人想要如魚得水，學會Python應(yīng)當提上日程。

當前，醫(yī)院為了質(zhì)控控制和流程改造。院內(nèi)上線了各類系統(tǒng)，并且還在不斷增加，醫(yī)療信息化建設(shè)是必然趨勢。

對信息系統(tǒng)使用和優(yōu)化，單純依賴信息科會導致迭代周期變慢。熟悉和了解編程原理，這對使用院內(nèi)信息系統(tǒng)有極大的幫助。更好服務(wù)于臨床工作。

（三）研究方向：

醫(yī)學人工智能從應(yīng)用場景角度，可以有以下領(lǐng)域：

① 機器學習（深度學習）決策系統(tǒng)：

基于一些復雜數(shù)據(jù)的結(jié)果預測。例如，手術(shù)結(jié)局預測，死亡風險預測。

以手術(shù)成敗，死亡作為target，臨床診療過程中的所有因素做為Feature。流程為① 環(huán)境搭建 ② 數(shù)據(jù)預處理 ③ 選擇算法 ④ 算法訓練 ⑤ 生成模型 ⑥ 模型測試（結(jié)果輸出）。這其中“選擇算法”可以選擇多種算法，對不同算法的結(jié)果進行比較；結(jié)果預測一般涉及機器學習（machine learning）。

“結(jié)果輸出”的指標：precision，ROC，F(xiàn)1, recall。

② 視覺識別（圖像識別）：

屬于無監(jiān)督學習。對醫(yī)療圖像進行標簽，主要涉及深度學習（deep learning)。就發(fā)表論文的成功概率來說，圖像識別更容易發(fā)表論文。

③ 自然語言處理：

可用于對病歷文本的數(shù)據(jù)分析和處理。

④ 語音處理：

適用于臨床問診和溝通。

（四）可投稿期刊列表：

1、Ann Transl Med

2、Math Biosci Eng

3、 Sci Rep

4、artificial intelligence in medicine（IF=5.3）

5、Journal of Digital Health

二、零基礎(chǔ)入門步驟：

（一）名詞與關(guān)系：

1.名詞解釋：

人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人工智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

機器學習：機器學習(ML, Machine Learning)是一門多學科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學習效率。

機器學習還有下面幾種定義：

（1）機器學習是一門人工智能的科學，該領(lǐng)域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能。

（2）機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究。

（3）機器學習是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，以此優(yōu)化計算機程序的性能標準。

深度學習：深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。

Python:一種流行的計算機編程語言。

2. 名詞關(guān)系：

人工智能是一個比較大的概念，更多是面向公眾。機器學習是人工智能實現(xiàn)的一個具體方法，而深度學習是機器學習的一個分支，難度更高。而目前實現(xiàn)機器學習、深度學習的編程，主流還是應(yīng)用python語言。有很多也使用R語言來做機器學習的研究。

（二）工作環(huán)境的搭建：

安裝：目前主流推薦Anaconda。其具體步驟可以按照知乎的這個教程：

① Anaconda安裝
https://zhuanlan.zhihu.com/p/339690068

② Anaconda安裝
https://zhuanlan.zhihu.com/p/432043531

說的是Anaconda安裝好后，就包含了python了。不過，我也沒理清之間的關(guān)系，保險一點可以把Python也安裝了。

Python的安裝：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/363708165

費用：以上軟件商用是要收費的，不過，安裝的時候選擇個人使用是免費的。

（三）編輯器選擇：

編輯器就是我們編寫代碼的地方，安裝好Anaconda會有多種編輯器。具體哪一種更好，我也正在摸索。

（四）基礎(chǔ)知識：

Python也是一種編程語言，編程語言都有一些規(guī)則。比如，什么是字符串，引號是什么意思，怎么輸出結(jié)果。由于Python應(yīng)用于各個領(lǐng)域，厲害的Python大神都是各大公司搶著要的，我們跨界過去也不可能那么多精力，就主要學習最基本的框架和主要用于醫(yī)學領(lǐng)域的。這里推薦一個B站教學視頻：

https://www.bilibili.com/video/BV1rg411G7mp\”>

此外，也可以看官方文檔：

https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#importing-from-a-package

1、Python內(nèi)部環(huán)境部署：

1.1 python庫的安裝：

python庫的安裝有四個方法，主要分為在線安裝和離線安裝。

在線安裝：使用Anaconda prompt 界面 > pip install XXX

離線安裝：

1）在Python Extension Packages for Windows – Christoph Gohlke (uci.edu) 下載輪子>使用Anaconda prompt 界面 > cd 工作目錄 >pip install 輪子路徑 輪子名稱

2）github上下載源碼，對于醫(yī)學人工智能，最需要用到feature-selector的庫， 而這個庫只有g(shù)ithub上有。

WillKoehrsen/feature-selector: Feature selector is a tool for dimensionality reduction of machine learning datasets (github.com)github.com/WillKoehrsen/feature-selector

我在這個問題上卡了很久。下好源碼后，解壓壓縮包。使用Anaconda prompt 界面 > cd 工作目錄 >python setup.py install

1.2 機器學習環(huán)境部署標準三聯(lián)：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

常用語法和邏輯：

1）對于Python而言，冒號和縮進是一種語法。它會幫助Python區(qū)分代碼之間的層次，理解條件執(zhí)行的邏輯及先后順序?！咀ⅲ嚎s進是四個空格或一個Tab鍵】

2）注意大小寫：name 'Fs' is not defined，F(xiàn)s，沒有被定義。最后發(fā)現(xiàn)是大小寫錯誤。前后代碼的大小寫一定要一致，否則會報錯。

3）使用jupter的時候，由于賦值的問題，需要重頭開始運行。如果，在某個代碼段運行報錯，有可能出現(xiàn)賦值錯誤。

1.3 ROC曲線的制作：

ROC曲線的全稱是“受試者工作特性”曲線（Receiver Operating Characteristic），源于二戰(zhàn)中用于敵機檢測的雷達信號分析技術(shù)。是反映敏感性和特異性的綜合指標。它通過將連續(xù)變量設(shè)定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異性，再以敏感性為縱坐標、（1-特異性）為橫坐標繪制成曲線，曲線下面積越大，判別的準確性越高。在ROC曲線上，最靠近坐標圖左上方的點為敏感性和特異性均較高的臨界值。

## 輸出高清圖像

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

%matplotlib inline

ROC曲線做出來是一個圖像，所以，需要matplotlib這個庫，這個庫是python里面非常有用的庫。還可以做直方圖、散點圖、折線圖。也就不必另外用統(tǒng)計圖軟件了。

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 *

這其中，sklearn.metrics 就是我們用來數(shù)據(jù)歸回/分類評估的核心庫。這個import*，后面這個*要注意，是包含所有模塊，但是使用有爭議，暫時也沒有找到其他代碼，先用著吧。

2、數(shù)據(jù)處理：

2.1、數(shù)據(jù)格式與提?。?/span>

我們就可以數(shù)據(jù)預處理。Python是可以支持CSV、Excel的數(shù)據(jù)庫格式，CSV可以直接從醫(yī)院的HIS系統(tǒng)導出，如果對于海量數(shù)據(jù)還是要選擇這種格式。用EXCEL比較適合大部分醫(yī)療從業(yè)者。

CSV格式：（代碼如下）

import pandas as pd

import csv

with open('A.csv','r') as csvfile:

reader = csv.DictReader(csvfile)

column = [row['Age'] for row in reader]

Execl格式：（代碼如下）

import numpy as npimport pandas as pdplt.rc('font',family='Times New Roman')a = 'C:/Users/46685/Desktop/科研數(shù)據(jù)//腎內(nèi)科/DKD數(shù)據(jù)庫給韜哥5.xlsx'dataset= pd.read_excel(a,sheet_name = 'Sheet1')dataset.head() #顯示前幾排數(shù)據(jù)x=dataset.iloc[:,0:49] # iloc 定位到列y=dataset.iloc[:,49]print(x)print(y)

2.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

數(shù)組(Array)是由相同類型的元素(element)集合組成的固定長度(Size)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2.3 數(shù)據(jù)處理：

這里用了泰坦尼克號的數(shù)據(jù)案例：

train = pd.read_csv("data/Titanic處理后數(shù)據(jù).csv")

# 將字符串類型的分類變量進行重新編碼

label = LabelEncoder()

train["Name"] = label.fit_transform(train["Name"])

train["Embarked"] = label.fit_transform(train["Embarked"])

train["Sex"] = label.fit_transform(train["Sex"])

Python的符號格式有三種：字符串、整數(shù)、浮點數(shù)，那么，像臨床常用的基線數(shù)據(jù)，“姓名”“性別”就需要轉(zhuǎn)換為Python可識別的數(shù)據(jù)。以上代碼就是轉(zhuǎn)換用。

3、模型構(gòu)建：

# 確定目標變量和自變量，目標變量：我們要研究的目標。例如，我如果想研究息肉切除后出現(xiàn)風險,就可以定義為：

Target= [“bleed”]

# 定義模型的自變量名

train_x = ["Pclass", "Name", "Sex", "Age", "SibSp", "Parch","Fare","Embarked"]

也可以表述為自己提取對應(yīng)的數(shù)據(jù)：

x=dataset.iloc[:,0:17]y=dataset.iloc[:,17]print(x)print(y)

使用feature_selector進行，feature篩選。累積權(quán)重不同，可以影響最后結(jié)果輸出的效果。

##將訓練集切分為訓練集和驗證集

from sklearn.model_selection import train_test_split #導入樣本劃分的庫x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0) # 樣本進行劃分

機器學習的數(shù)據(jù)要分為兩個部分：訓練集、驗證集。這句代碼就是把數(shù)據(jù)進行分割。不過，一般都是2：8分。20%用來驗證。

下面的程序中使用RandomForestClassifier()函數(shù)建立了包含100個決策樹，最大深度為5的隨機森林模型，針對訓練好的模型并計算出其它訓練集和驗證集上的預測精度。

## 使用隨機森林對泰坦尼克數(shù)據(jù)進行分類

rfc1 = RandomForestClassifier(n_estimators = 100, # 樹的數(shù)量

max_depth= 5, # 子樹最大深度

oob_score=True,

class_weight = "balanced",

random_state=1)

rfc1.fit(X_train,y_train)

4、結(jié)果輸出：

## 輸出其在訓練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)集上的預測精度

rfc1_lab = rfc1.predict(X_train)

rfc1_pre = rfc1.predict(X_val)

print("隨機森林的OOB score:",rfc1.oob_score_)

print("訓練數(shù)據(jù)集上的精度:",accuracy_score(y_train,rfc1_lab))

print("驗證數(shù)據(jù)集上的精度:",accuracy_score(y_val,rfc1_pre))

但是，為了讓論文更好發(fā)表，最好有圖片。

## 可視化在驗證集上的Roc曲線

pre_y = rfc1.predict_proba(X_val)[:, 1]

fpr_Nb, tpr_Nb, _ = roc_curve(y_val, pre_y)

aucval = auc(fpr_Nb, tpr_Nb) # 計算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("隨機森林ROC曲線")

plt.text(0.15,0.9,"AUC = " str(round(aucval,4)))

plt.show()

最后得出這么一個ROC結(jié)果。

三、常用python算法庫：

1）Scikitlearn：是一個常用的算法庫：相關(guān)代碼可參考：
https://mp.weixin.qq.com/s/c-Sl7n_ceawz6AHm5Mtw0w

2）機器學習常用算法：

eXtreme Gradient Boosting (XGBoost),

Adaptive Boosting(AdaBoost),

Decision Tree (DT),

Support vector machines (SVM),

Random Forest (RF)

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)

LogisticRegression（LR）

四、未完待續(xù)：

除了預測類的機器學習，還有結(jié)合深度學習的影像組學，難度更高，但真實世界中的應(yīng)用場景更多，更有利于轉(zhuǎn)化，可以參考：
https://www.madao33.com/post/7/

該教程文檔不斷更新，版本號越高，就是最新版，上面很多代碼在運行中還有很多bug，希望更多同行進行交流，互相提供代碼和教程，目前跟朋友一起合作了一篇文章，相關(guān)代碼分享在ganbingliangyi (taoliang梁韜) (github.com)