医疗健康领域AI数据处理实战课

医疗健康领域AI数据处理实战课课程设计

一、课程目标

掌握医疗健康领域AI数据处理全流程（数据采集→清洗→建模→部署）

熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架实现医学影像分割、电子病历分析等核心场景

理解医疗AI伦理规范与数据隐私保护机制

二、核心模块与实战内容

1. 医疗数据预处理技术

医学影像数据处理

DICOM格式解析与标准化（引用1数据质量管理方法）

三维医学影像降噪与增强（案例：基于U-Net的肿瘤分割项目5）

非结构化数据处理

电子病历NLP处理（命名实体识别、症状分类3）

语音病历转录与结构化（Nuance医疗语音识别技术解析4）

1. 深度学习模型实战

医学影像分析

实战项目：基于V-Net的脑部MRI分割（代码实现+数据集解析5）

案例：Google DeepMind眼科影像诊断系统解析

时序数据分析

可穿戴设备健康监测（LSTM预测心率异常8）

1. 临床场景应用开发

智能辅助诊断系统

病理切片分类模型部署（ResNet迁移学习+模型轻量化5）

药物研发加速

分子结构预测（Transformer在药物分子生成中的应用3）

三、工具与框架

技术方向 推荐工具/框架 实战案例引用

医学影像处理 PyTorch+MONAI, ITK-SNAP

NLP病历分析 BioBERT, ClinicalBERT

部署优化 ONNX Runtime, TensorRT 5医疗模型轻量化

四、伦理与法规实践

数据隐私保护

HIPAA合规数据脱敏技术（联邦学习在医疗数据共享中的应用6）

模型可解释性

SHAP值分析在诊断模型中的应用（案例：IBM Watson决策路径可视化4）

五、推荐学习资源

视频教程：B站医学图像分割实战课程（含数据集与代码）

论文复现：《基于Transformer的医疗时间序列预测》

行业报告：百度健康AI应用白皮书（七大应用场景解析）

课程特色：

贯穿“数据→模型→临床”全链路，提供3个完整项目代码库

融合最新技术（如医疗大模型微调3）与传统方法对比

每模块配备伦理风险评估checklist

通过本课程，学员可掌握从数据处理到临床落地的完整能力，胜任医疗AI工程师/研究员岗位。