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目录
- 我与医疗数据科学的相爱相杀史
- 一、选课前:我以为这是个"健康养生课"
- 二、上课后:当医生遇上程序员
- 三、真实案例:当数据科学拯救世界
- 四、挑战与未来:数据孤岛比我家WiFi还难连
- 五、结语:给想入坑的你
我与医疗数据科学的相爱相杀史
(顺便吐槽清华那门课)
图1:某位清华教授在课堂上疯狂敲键盘的样子,像极了被AI逼疯的诺兰
一、选课前:我以为这是个"健康养生课"
去年秋天,我在清华选课系统里看到《健康医疗数据科学》这门课,以为是教怎么用大数据算星座运势的。结果点进去发现课程描述写着:"通过理论学习+实战演练,攻克数据处理难题"——我的天,这不是在说程序员吗?
更离谱的是课程海报上写着"2024秋季学期",但实际开课时间却在2025年11月。[真实小错误](别问,问就是系统自动推算时间时把闰年算漏了)
图2:被时间戳打脸的课程海报,像极了我熬夜赶论文时的黑眼圈
二、上课后:当医生遇上程序员
第一堂课就被震惊到了。教授拿着CT影像图说:"这就像做麻辣烫,你得把骨头挑出来才能吃到肉。" 原来数据清洗就是医疗界的"挑骨工程"啊!
不过最惨的是第一次上机实验。我们被要求分析国家肝胆疾病数据库,结果我写了个Python脚本,跑出来全是乱码。隔壁学霸小王的代码倒是正常运行,但输出结果居然是:"患者普遍爱吃辣"——这到底是AI在看病还是在分析川菜馆?
# 这段代码绝对没问题(虽然有bug)importpandasaspddefanalyze_patients(data):cleaned_data=data.dropna()# 数据清洗model=LinearRegression()model.fit(cleaned_data['肝功指标'],cleaned_data['饮食偏好'])returnmodel.predict(new_patient)# 流程图草稿:数据处理流程开始→数据采集→数据清冼(bug在这!)→特征提取→模型训练→结果输出三、真实案例:当数据科学拯救世界
上周课上讲到NeuroPace的癫痫治疗AI,我突然想起自己高中同学小李。他每次癫痫发作都要住院,要是当年有这种AI系统该多好。
还有一个让我笑出声的案例:HCA Healthcare用AI护理助手解决轮班交接问题。这让我想起我表姐在ICU上班,她说以前交接时护士长总要念一串数字:"3床血糖6.8,4床血压90..." 现在AI直接生成交接报告,护士终于不用当人形Excel了。
图3:AI护理助手正在偷看护士的咖啡杯,疑似在学习人类行为
四、挑战与未来:数据孤岛比我家WiFi还难连
现在医疗数据最大的问题是"数据孤岛"。就像我老家和爸妈各装了一个WiFi,互相不兼容。Mendel公司那个打破数据孤岛的案例,听着很美好,但实际操作起来——(突然冷笑话)数据科学家们是不是应该改行当船长?毕竟他们整天在"海"量数据里"孤岛"航行...
图4:医疗数据孤岛与我的购物车,都是散落的宝藏
五、结语:给想入坑的你
如果你也在考虑学医疗数据科学,记住三点:
- 别信清华课程简介,2024年的课其实要等到2025年
- 带好抗焦虑药,写代码时总会遇到"明明没错为什么报错"的时刻
- 准备搞笑段子,毕竟这个行业太严肃了,我们需要点幽默感
最后分享个冷笑话收尾:
为什么医疗数据科学家从不用微信聊天?
因为他们怕自己的隐私数据被"转发到朋友圈"!
(突然正经)
其实医疗数据科学真的很酷,它可能正在帮某个孩子找到治愈癌症的方法。下次你戴着智能手表数步数时,想想这些数据说不定哪天就能救命——当然,前提是别把步数目标设成"绕地球一圈",那样你的膝盖会感激涕零的。