零基础人工智能医学科研入门（7。8版）

　　前沿
　　随着人工智能阿尔法狗的新闻，人工智能进入大众视野，并在各个领域的研究呈现井喷趋势。
　　人工智能研究核心在计算机科学，但是，应用层面还是分布于各个行业。人工智能医学研究，在2017年以前，有少量研究，主要涉及机器学习，2017年以后也呈现井喷趋势。应用方法扩展到深度学习。相关研究在顶级期刊《Nature》、《science》发表。近几年的国家级基金，在该领域立项课题也是翻倍增加。究其原因，国家鼓励发展人工智能；目前我国科研的论文数量已经位列全球前列，但是，科研转化却存在较大鸿沟。而医工交叉的数据科学在转化方面存在巨大优势。优秀的研究结果，可以直接申请专利并进行商业化部署。比较成功的案例就是人工智能医学在胸部CT肺结节的精准识别。
　　一、AI医学优势：
　　（一）适合非高校的医院的科研：
　　1、绝对大部分非高校直属的医院，少有独立的生物学实验室，生物学实验室的维护成本极高。而人工智能医学研究，算是一种轻资产，最为核心的研究环节就是算法的构建、算力的运用。固然，有专门的软件和公司提供服务，也可以采取医院自建的模式，投入最大的是智力和精力。在经费上投入不算多，因为是用于科学研究，对于信息安全等级要求不高，也没有多少维护费用。
　　2、跟蛋白组学、基因组学研究类似，人工智能医学的研究，其算法是对于临床各个科室是通用的。可应用于影像组学的核心算法也可以用于构建彩超图像的模型。随机森林、决策树不仅可应用于预测心肌梗死的预后，也可以应用于护理的跌倒风险评估，甚至可扩展到医院行政管理。
　　3、目前，大部分医院均实现电子病历，产生海量的数据。而人工智能医学的基础在于数据。研究的设计简单地归纳为两个部分，临床数据采集和需求、模型构建和运行。临床数据收集、临床需求的确定，这个对于绝对部分医院来说，是完全没有问题的。而其中问题最大的是模型构建和运行。而这块跟高校的计算机实验室恰恰相反，他们缺少的是临床数据和需求。
　　4、做好人工智能医学研究，可以有几个方式。与高校的计算机实验室合作、依靠腾讯云等集成平台。但经过实践，再加上绝大部分代码均可以在github上找到。以及论文的发表需要调参和提供原始代码，医院完全可以独立开发算法和模型。构建自己的人工智能医学实验室。
　　（二）研究方向：
　　结果预测（predict）：
　　基于一些复杂数据的结果预测。例如，手术结局预测，死亡风险预测。
　　以手术成败，死亡作为target，临床诊疗过程中的所有因素做为Feature。流程为环境搭建数据预处理选择算法算法训练生成模型模型测试（结果输出）。这其中选择算法可以选择多种算法，对不同算法的结果进行比较；结果预测一般涉及机器学习（machinelearning），常用算法：eXtremeGradientBoosting（XGBoost），AdaptiveBoosting（AdaBoost），DecisionTree（DT），Supportvectormachines（SVM），RandomForest（RF），GradientBoostingDecisionTree（GBDT）。
　　结果输出的指标：precision，ROC，F1，recall。
　　图像识别：
　　属于无监督学习。对医疗图像进行标签，主要涉及深度学习（deeplearning）。就发表论文的成功概率来说，图像识别更容易发表论文。
　　（三）常见投稿期刊：
　　1、AnnTranslMed
　　2、MathBiosciEng
　　3、SciRep
　　二、零基础入门步骤：
　　（一）名词与关系：
　　1。名词解释：
　　人工智能：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
　　机器学习：机器学习（ML，MachineLearning）是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
　　机器学习还有下面几种定义：
　　（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
　　（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
　　（3）机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
　　深度学习：深度学习（DL，DeepLearning）是机器学习（ML，MachineLearning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能（AI，ArtificialIntelligence）。
　　深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
　　Python：python是一种计算机编程语言。
　　2。名词关系：
　　人工智能是一个比较大的概念，更多是面向公众。机器学习是人工智能实现的一个具体方法，而深度学习是机器学习的一个分支，其技术难度更先进。而目前实现机器学习、深度学习的编程，主流还是应用python语言。有很多也使用R语言来做机器学习的研究。
　　（二）工作环境的搭建：
　　安装：目前主流推荐Anaconda。其具体步骤可以按照知乎的这个教程：
　　Anaconda安装https：zhuanlan。zhihu。comp339690068
　　Anaconda安装https：zhuanlan。zhihu。comp432043531
　　说的是Anaconda安装好后，就包含了python了。不过，我也没理清之间的关系，保险一点可以把Python也安装了。
　　Python的安装：https：zhuanlan。zhihu。comp363708165
　　费用：以上软件商用是要收费的，不过，安装的时候选择个人使用是免费的。
　　（三）编辑器选择：
　　编辑器就是我们编写代码的地方，安装好Anaconda会有多种编辑器。具体哪一种更好，我也正在摸索。
　　（四）基础知识：
　　Python也是一种编程语言，编程语言都有一些规则。比如，什么是字符串，引号是什么意思，怎么输出结果。由于Python应用于各个领域，厉害的Python大神都是各大公司抢着要的，我们跨界过去也不可能那么多精力，就主要学习最基本的框架和主要用于医学领域的。这里推荐一个B站教学视频：
　　https：www。bilibili。comvideoBV1rg411G7mp？fromsearchseid4851026855846953069spmidfrom333。337。0。0
　　此外，也可以看官方文档：
　　https：docs。python。org3tutorialmodules。htmlimportingfromapackage
　　1、Python内部环境部署：
　　1。1机器学习环境部署标准三联：
　　importnumpyasnp
　　importpandasaspd
　　importmatplotlib。pyplotasplt
　　常用语法和逻辑：
　　对于Python而言，冒号和缩进是一种语法。它会帮助Python区分代码之间的层次，理解条件执行的逻辑及先后顺序。【注：缩进是四个空格或一个Tab键】
　　1。2ROC曲线的制作：
　　ROC曲线的全称是受试者工作特性曲线（ReceiverOperatingCharacteristic），源于二战中用于敌机检测的雷达信号分析技术。是反映敏感性和特异性的综合指标。它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，判别的准确性越高。在ROC曲线上，最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。
　　输出高清图像
　　configInlineBackend。figureformatretina
　　matplotlibinline
　　ROC曲线做出来是一个图像，所以，需要matplotlib这个库，这个库是python里面非常有用的库。还可以做直方图、散点图、折线图。也就不必另外用统计图软件了。
　　matplotlib。rcParams〔axes。unicodeminus〕False
　　importseabornassns
　　sns。set（fontKaiti，styleticks，fontscale1。4）
　　importpandasaspd
　　pd。setoption（maxcolwidth，200）
　　importnumpyasnp
　　importpandasaspd
　　importmatplotlib。pyplotasplt
　　fromsklearn。preprocessingimportLabelEncoder，labelbinarize
　　fromsklearn。modelselectionimporttraintestsplit
　　fromsklearn。ensembleimportRandomForestClassifier
　　fromsklearn。metricsimport
　　这其中，sklearn。metrics就是我们用来数据归回分类评估的核心库。这个import，后面这个要注意，是包含所有模块，但是使用有争议，暂时也没有找到其他代码，先用着吧。
　　2、数据预处理：
　　2。1、数据格式：
　　我们就可以数据预处理。Python是可以支持CSV的数据库格式，这种格式可以直接从医院的HIS系统导出，如果对于海量数据还是要选择这种格式。此外，Python是支持Excel的。用EXCEL可以自己在excel里面把数据进行处理，比较适用于我们。
　　CSV格式：（代码如下）
　　importpandasaspd
　　importcsv
　　withopen（A。csv，r）ascsvfile：
　　readercsv。DictReader（csvfile）
　　column〔row〔Age〕forrowinreader〕
　　Execl格式：（代码如下）
　　importpandasaspd
　　filePath01D：我的文件使用python读取Excel的路径表格1。xlsx
　　python的路径是，不是
　　df1pd。readexcel（filePath01，sheetnameSheet1）
　　2。2数据结构：
　　数组（Array）是由相同类型的元素（element）集合组成的固定长度（Size）的一种数据结构。
　　2。3数据处理：
　　这里用了泰坦尼克号的数据案例：
　　trainpd。readcsv（dataTitanic处理后数据。csv）
　　将字符串类型的分类变量进行重新编码
　　labelLabelEncoder（）
　　train〔Name〕label。fittransform（train〔Name〕）
　　train〔Embarked〕label。fittransform（train〔Embarked〕）
　　train〔Sex〕label。fittransform（train〔Sex〕）
　　Python的符号格式有三种：字符串、整数、浮点数，那么，像临床常用的基线数据，姓名性别就需要转换为Python可识别的数据。以上代码就是转换用。
　　3、模型构建：
　　定于预测目标变量名
　　Target〔Survived〕
　　目标变量：我们要研究的目标。例如，我如果想研究息肉切除后出现风险，就可以定义为：
　　Target〔bleed〕
　　定义模型的自变量名
　　trainx〔Pclass，Name，Sex，Age，SibSp，Parch，Fare，Embarked〕
　　这一句也非常重要，是我们临床研究基线特征。
　　将训练集切分为训练集和验证集
　　Xtrain，Xval，ytrain，yvaltraintestsplit（train〔trainx〕，train〔Target〕，
　　testsize0。25，randomstate1）
　　机器学习的数据要分为两个部分：训练集、验证集。这句代码就是把数据进行分割。不过，一般都是2：8分。20用来验证。
　　下面的程序中使用RandomForestClassifier（）函数建立了包含100个决策树，最大深度为5的随机森林模型，针对训练好的模型并计算出其它训练集和验证集上的预测精度。
　　使用随机森林对泰坦尼克数据进行分类
　　rfc1RandomForestClassifier（nestimators100，树的数量
　　maxdepth5，子树最大深度
　　oobscoreTrue，
　　classweightbalanced，
　　randomstate1）
　　rfc1。fit（Xtrain，ytrain）
　　4、结果输出：
　　输出其在训练数据和验证数据集上的预测精度
　　rfc1labrfc1。predict（Xtrain）
　　rfc1prerfc1。predict（Xval）
　　print（随机森林的OOBscore：，rfc1。oobscore）
　　print（训练数据集上的精度：，accuracyscore（ytrain，rfc1lab））
　　print（验证数据集上的精度：，accuracyscore（yval，rfc1pre））
　　但是，为了让论文更好发表，最好有图片。
　　可视化在验证集上的Roc曲线
　　preyrfc1。predictproba（Xval）〔：，1〕
　　fprNb，tprNb，roccurve（yval，prey）
　　aucvalauc（fprNb，tprNb）计算auc的取值
　　plt。figure（figsize（10，8））
　　plt。plot（〔0，1〕，〔0，1〕，k）
　　plt。plot（fprNb，tprNb，r，linewidth3）
　　plt。grid（）
　　plt。xlabel（假正率）
　　plt。ylabel（真正率）
　　plt。xlim（0，1）
　　plt。ylim（0，1）
　　plt。title（随机森林ROC曲线）
　　plt。text（0。15，0。9，AUCstr（round（aucval，4）））
　　plt。show（）
　　最后就应该得出这么一个ROC结果。
　　三、常用python算法库：
　　1）Scikitlearn：是一个常用的算法库：相关代码可参考：https：mp。weixin。qq。comscSl7nceawz6AHm5Mtw0w
　　四、未完待续：
　　上面例子的（随机森林）机器学习是人工智能应用领域比较简单的模块，要发更高因子的文章和中课题，还是要去深度学习，无监督学习、影像（超声）组学。不过这块难度要高很多，可以参考：https：www。madao33。compost7
　　该教程文档不断更新，版本号越高，就是最新版，上面很多代码在运行中还有很多bug，希望更多同行进行交流，互相提供代码和教程，目前跟朋友一起合作了一篇文章，相关代码分享在https：github。comganbingliangyimachinelearning，公号：肝病梁韬