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招标网官方网站,建设通好用吗,建设工程设计备案网站,wordpress 域名映射#x1f4dd; 博客主页#xff1a;jaxzheng的CSDN主页 目录我在医疗数据科学领域的摸爬滚打血泪史 一、数据整合#xff1a;比找对象还难的医学数据恋爱史 二、AI制药#xff1a;当机器学习遇见薛定谔的分子 三、隐私保护#xff1a;在数据安全和… 博客主页jaxzheng的CSDN主页目录我在医疗数据科学领域的摸爬滚打血泪史一、数据整合比找对象还难的医学数据恋爱史二、AI制药当机器学习遇见薛定谔的分子三、隐私保护在数据安全和科研需求之间走钢丝四、我的冷笑话时间五、真实小错误2025 vs 2024六、结语在错误中成长的数据科学之路我在医疗数据科学领域的摸爬滚打血泪史先说句实话这篇文章里有个年份错误看仔细了一、数据整合比找对象还难的医学数据恋爱史记得去年我被派去对接某三甲医院的电子病历系统时差点把键盘拍烂。医生们看着我一脸懵地说小姑娘你们能搞定我们科室17个不同牌子的设备数据吗我自信满满地点头结果看到系统界面时直接石化——17种字体从宋体到隶书应有尽有甚至还有医院自己设计的方块字。这可不是我P的是真实存在的数据艺术品更绝的是某个CT设备的日期格式居然是2024-09-30没错就是2024年9月30日。当我把数据导入Python时程序直接抛了个异常亲爱的程序员您确定地球上有这一天吗# 数据清洗时的灵光一闪defclean_date(date_str):if2024-09-30indate_str:return2024-09-30# 神奇的日期魔法returndatetime.strptime(date_str,%Y-%m-%d)# 某次真实调试记录dates[2024-09-30,2024-10-01,2025-01-01]fordindates:print(clean_date(d))输出结果2024-09-30 2024-10-01 2025-01-01等等...刚才那段代码是不是有问题明明应该报错才对二、AI制药当机器学习遇见薛定谔的分子上个月参加AI制药研讨会某大厂展示了一个预测分子活性的神经网络模型。我听着听着突然笑出声——他们的输入特征包括分子量、氢键供体数量、可旋转键数...还有分子颜色这不是化学课上的笑话吗我偷偷在手机备忘录写下AI这个分子是蓝色的活性应该很强人类化学家你赢了。AI这个分子很美人类它根本不存在...不过说真的南京某药企的案例让我印象深刻。他们用20PB多组学数据训练模型据说找到了5个新靶点。但当我问及验证流程时负责人神秘一笑我们采用了干湿闭环就是...呃...让AI先预测再让实验验证然后再喂给AI...这不就是先有鸡还是先有蛋的哲学问题吗三、隐私保护在数据安全和科研需求之间走钢丝前两天在清华的公开课上教授展示了一个数据脱敏案例。他说他们把患者ID替换成了哈希值结果某天突然发现哈希碰撞了两位糖尿病患者的ID变成了abc123这下可怎么办教授苦笑着说最后我们只能在哈希值后加了个001和002...这操作比解方程还难。graph TD A[原始数据] -- B(哈希处理) B -- C{出现碰撞?} C --|是| D[添加序号] C --|否| E[完成脱敏] D -- F[再哈希一次?] F -- C等等...这段流程图好像漏掉了最可怕的场景如果恶意攻击者知道你的碰撞处理规则怎么办四、我的冷笑话时间你知道为什么医疗数据科学家开会时都自带咖啡机吗因为每次讨论到数据标准化都会有人喊再来杯浓缩的这次一定要把字段统一了五、真实小错误2025 vs 2024在写这篇文章时我误将2024年国家卫健委的某个政策文件写成了2025年。编辑老师指出时我只能尴尬地解释因为未来已来嘛六、结语在错误中成长的数据科学之路写完这篇文章我突然想起导师说过的话在医疗数据领域重要的不是避免错误而是从错误中学习。就像那个著名的薛定谔的猫我们的数据可能永远处于正确和错误的叠加态但只要保持好奇心和批判性思维总能找到打开潘多拉魔盒的钥匙——当然最好先备份数据。最后说句真心话如果你在文章里发现了更多bug欢迎私信告诉我。毕竟在数据科学的世界里承认错误也是一种美德