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张小明 2026/1/11 9:16:44
网站做记录访客,辽宁建设工程信息网大连,高端科研网站设计,宁波做网站 主觉文化#x1f4dd; 博客主页#xff1a;jaxzheng的CSDN主页 目录医疗数据科学#xff1a;当Excel遇上CT片#xff0c;我差点把医生气哭 一、数据科学的薛定谔的病历 二、AI医生#xff1a;能看片却看不懂人 三、数据孤岛#xff1a;比我的社交圈还难搞 四、未来展… 博客主页jaxzheng的CSDN主页目录医疗数据科学当Excel遇上CT片我差点把医生气哭一、数据科学的薛定谔的病历二、AI医生能看片却看不懂人三、数据孤岛比我的社交圈还难搞四、未来展望数据科学能解决什么五、冷知识冷笑话六、写在最后的吐槽医疗数据科学当Excel遇上CT片我差点把医生气哭图1医院挂号窗口永远比春运火车站还热闹数据科学还没普及前这里的人类行为模式堪比蚂蚁搬家今天我要跟大家唠唠医疗数据科学这门玄学——说白了就是让计算机看懂CT片、帮医生整理病历、顺便给医保局算算谁该交多少钱。作为一个刚从清华《健康医疗数据科学》课逃出来的幸存者我深刻体会到这玩意儿比相亲对象发来的在忙更让人抓狂。一、数据科学的薛定谔的病历上周我去三甲医院复查护士小姐姐一边翻着泛黄的纸质病历一边念叨您这CT报告单上的右肺阴影去年写的是疑似结节今年怎么变成良性钙化了这让我想起课堂上那个让我当场表演瞳孔地震的案例某三甲医院数据库里同一位患者在不同科室的性别记录居然有6种写法男/Male/♂️/1/先生/未婚。图2医疗数据就像火锅底料你永远不知道下一勺捞出来是药材还是地沟油更绝的是教授展示的某医院电子病历系统截图——defextract_diagnosis(text):if肿瘤intext:return恶性elif囊肿intext:return良性else:return未知# 这里应该返回请医生确认但教授说恶性更省事这段代码让我想起当年用Excel统计病例时把高血压和高压锅混在一起的惨案...二、AI医生能看片却看不懂人记得上个月去医院看到隔壁诊室的医生对着电脑笑出声——原来AI辅助诊断系统把患者的CT片分析出了右肺阴影伴随强烈咖啡味。后来才知道是设备传感器把咖啡杯误当成人体器官了虽然这解释比量子力学还难懂。图3AI医生的日常把护士站的咖啡机诊断成纵隔肿瘤不过AI也不是全无亮点。我们课程项目组用开源数据集训练的模型居然真能在10秒内找出90%的肺结节。虽然那天我们组的妹子激动得把咖啡打翻在键盘上但至少证明当数据清洗干净时AI比人类更靠谱当然前提是别让实习生去清洗数据。三、数据孤岛比我的社交圈还难搞上周五熬夜做数据整合作业终于明白为什么医院间的数据共享能比国际外交还复杂。某次尝试合并三家医院的糖尿病数据时发现A医院用血糖B医院写糖化血红蛋白C医院直接用糖后来才知道是实习生偷懒所有医院的体重单位都不统一kg/lb/斤/石...这让我想起教授讲的段子有位专家想做全国心梗研究结果发现不同省份的胸痛定义都不一样——东北是疼到跳楼广东是疼得叹气内蒙是疼得想骑马...四、未来展望数据科学能解决什么虽然现在满地都是坑但医疗数据科学确实带来了改变。比如我们医院最近上线的智能分诊系统把急诊大厅的混乱程度降低了30%虽然护士还是经常骂人。还有那个能自动标注CT影像的AI让放射科医生终于不用在深夜盯着屏幕找鬼影了。图4智能分诊系统让急诊大厅的吵架声少了30%但挂号处的排队长龙还在不过最让我期待的是真实世界数据的应用。想象一下如果能整合全国糖尿病患者的用药数据、饮食记录、血糖监测...此处省略200字医学幻想或许真能找到吃凉皮不升糖的科学解释五、冷知识冷笑话全球最大的医疗数据库藏在《哈利波特》里——斯内普教授的魔药配方手册据说能治所有疾病但需要独角兽眼泪和月光我们组做的糖尿病预测模型准确率比教授的相亲成功率还低他用随机森林结果全是乱点鸳鸯谱医疗数据科学最难的不是算法而是让医生相信这个黑盒子没撒谎就像让你相信奶茶不增肥六、写在最后的吐槽学完这门课我悟了医疗数据科学的本质是让计算机学会当人——会看CT片、会听医生唠叨、还会哄医保局开心。虽然我现在看到数据清洗就头皮发麻但每次想到自己写的代码可能帮某个患者少排2小时队内心就充满自我感动的小确幸。最后附上我的学习成果——一个会报错的Python脚本# 这段代码会把高血压识别成高压锅defclassify_disease(text):keywords{高血压:心血管,糖尿病:内分泌,肺炎:呼吸科,高压锅:厨房用品# 本来想过滤掉但忘了写注释}forkeyinkeywords:ifkeyintext:returnkeywords[key]return未知运行结果患者主诉做饭时高压锅爆炸导致头晕会被分到心血管科...PS本文所有错误纯属虚构如有雷同那一定是巧合。毕竟医疗数据科学的精髓就是在混乱中寻找规律在错误中接近真相。
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