Python驱动临床科研：机器学习与深度学习实战训练营
第一部分
AI智能体与多模态医学研究设计
ØAI Agent在医学研究领域的前沿应用及发展趋势
ØAgent架构：ReAct / Plan-and-Execute / Multi-Agen
Ø多模态数据（影像+基因组+电子病历）的整合研究设计
Ø研究选题策略：从临床问题到AI解决方案的转化
第二部分
Python编程基础及AI智能体工作流
ØPython环境配置（Anaconda / Jupyter / VS Code）
Ø数据处理核心语法实践
ØDataFrame操作 · 缺失值处理 · 数据可视化
Ø医学统计图表：Kaplan-Meier / 森林图
Ø个人研究AI智能体构建
ØPrompt Engineering在医学场景中的优化应用
ØRAG检索增强：构建医学知识库的实践
Ø医学数据预处理与特征工程的完整流程
第三部分
多模态医学数据挖掘实践
Ø医学影像分析：CNN / ViT / 3D U-Net分割与分类
ØPyTorch医学影像实战 · 数据增强 · 迁移学习
Ø影像组学（3D Slicer）全流程：分割 → 特征提取 → 建模
ØPyRadiomics特征提取 · ICC一致性检验
ØLASSO特征筛选 · 影像组学标签构建
Ø基因组学与转录组学数据挖掘
Ø电子病历NLP：临床文本信息提取与知识图谱构建
ØspaCy / BioBERT临床实体识别
ØICD编码自动分类 · 出院小结结构化处理
第四部分
临床预测模型与智能决策系统
Ø机器学习预测模型：Logistic / Random Forest / XGBoost / LightGBM
ØSMOTE不平衡数据处理 · 超参数贝叶斯优化
ØSHAP可解释性分析 · 特征重要性排序
Ø深度学习临床预测：MLP / Transformer / 多模态融合
Ø生存分析：Cox回归 · DeepSurv · 时间依赖ROC
Ø模型评估与验证：交叉验证· 外部验证 · 决策曲线分析 (DCA)
ØAUC / C-index / NRI / IDI综合评估
ØTRIPOD声明合规性检查 · 临床实用性评价
第五部分
研究论文撰写与SCI发表实战
Ø高分SCI论文选题策略与创新点挖掘
Ø论文结构写作：IMRAD框架 + AI辅助写作工具
ØChatGPT / Claude在学术写作中的界限与合规性
ØLaTeX / Word排版与参考文献管理 (Zotero)
Ø图表制作规范：
ØPython一键生成出版级图表
Ø期刊选择、投稿策略与审稿意见回复
ØCover Letter撰写 · Response to Reviewers模板
Ø从拒稿到接收：真实案例分析
第六部分
从零构建智能决策辅助系统
以脓毒症风险智能辅助决策系统为例，构建多模态数据驱动的智能体系统（机器学习）：
1）数据准备：结构化与非结构化数据集的清洗；
2）文本理解引擎(ClinicalBERT):自动从文本中识别并提取关键医学实体;
3）精准预测引擎(AutoGluon):自动化数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优和模型集成，一站式输出论文发表级别可视化图表。
4）知识引擎(RAG)：查阅最新《脓毒症诊疗指南》、医院内部规范及药品说明书，确保建议的依据充分。
5）决策引擎(百川医疗大模型)：作为核心“大脑”，综合以上所有信息，生成最终的辅助决策。
第七部分
机器学习Machine Learning
临床预测模型实战
1）数据分析
1.1.数据质量校验
1.2.数据分布与趋势探索
2）数据清洗
2.1.数据融合、筛选、缺失值处理、数据校正
2.2.结局变量提取、one-hot编码、数据合并
3）特征工程
3.1.RFE-SVM特征筛选、聚类算法、PCA、UMAP、岭回归与Lasso回归等
3.2.特征重要性分析：基于SHAP/eli5/LIME的模型可解释性分析、自动化降维方法等
4）模型构建与评估
4.1.模型构建、超参数搜索应用
4.2.模型评估指标：Accuracy、Precision、F1 Score、ROC Curve、AUC、MSE、R-Squared等
4.3.集成与非集成学习模型构建及对比分析：Bagging、Boosting、HistGradientBoosting、CatBoost、XGBRF、XGBRF、LGBMC、DecisionTree、RandomForest、Logistic、SVC、MultiomialNB、BernoulliNB、GaussianNB、KNN等
5）机器学习生存模型框架实战
5.1.生存框架完整分析流程
5.2.模型性能评价、生存模型比较的AUC折线图表述、IBF折线图模型比较、特征选择、线性生存回归模型等
5.3.生存分析：KM分析、Log-Rank分析、COX分析等
5.4.深度学习生存框架分析
6）数据分析
6.1.类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表
6.2.特征分析图、相关性分析
6.3.假设检验
临床案例实战：
1）融合乳腺癌生信及临床数据进行生存预测（生存分析）
2）前列腺癌良恶性预测（分类问题）
3）糖尿病遗传风险预测（回归问题）
4）肺癌良恶性预测（分类问题）
5）基于机器学习的乳腺癌疾病风险预测
6）心脏病预测模型构建与模型可解释性分析
第八部分
深度学习Deep Learning
医学图像分析中的应用实战
1）医学图像数据
1.1.常见医学图像数据类型
1.2.医学图像格式：DICOM、Analyze、NIfTI、Minc、JPEG
1.3.数据标注工具：3D Slicer
1.4.超声图像转为断层图像算法介绍
2）图像分类
2.1.损失函数2.2.交叉熵损失2.3.KL散度
2.4.评价指标：混淆矩阵、诊断性实验常用指标、模型性能衡量指标
3）语义分割
3.1.损失函数：Dice损失、Tversky损失、Boundary损失、混合损失
3.2.评价指标：IoU、Dice系数、Hausdorff
4）MRI图像检测
4.1.损失函数：CIoU Loss、Focal Loss、Distribution Focal Loss（DFL）
4.2.评价指标：mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、Lesion-level Recall、FP/Slice、Localization Error（mm）
4.3.部署约束：ONNX导出
5）本地部署大模型
5.1大模型API接口调用
5.2轻量级医疗大模型本地部署
临床案例实战：
1）3D医学图像分割实践
2）MedNIST医学图像分类实践；
3）MRI（磁共振成像）影像肿瘤检测；
4）医疗大模型的本地部署
5）脑MRI病变自动分割与特征提取
6）糖尿病视网膜病变的无灌注区分割
7）肺结节自动检测与分割
8）肝癌的预后和治疗反应预测
辅助课程
1）课后交流、微信群、QQ群建立；
2）咨询、合作机会探讨。
3）专业技术团队深入交流。
4）个性化专业指导