课程介绍与评价：AI 在医疗预后中的应用

10 月 12, 2024 #Coursera, #人工智能, #决策树, #医疗预后, #在线学习, #机器学习, #生存分析, #逻辑回归, #随机森林, #风险预测

随着人工智能的迅猛发展，AI 正在彻底改变医疗实践。Coursera 上的课程《AI for Medical Prognosis》将为学生提供一个独特的机会，探索机器学习在医疗预后中的实际应用。本课程专注于如何利用机器学习模型来改善疾病预测和患者护理。

课程的第一部分集中于建立线性预后模型，学生将学习如何使用逻辑回归构建模型，并通过计算一致性指数（concordance index）来评估模型的准确性。此外，课程还将教授如何通过增加特征交互来优化模型，提升预测能力。

接下来的部分，课程介绍了基于树的模型，学员将调整决策树和随机森林模型，以预测疾病风险。同时，学员将学习如何识别缺失数据及其对数据分布的影响，并使用插补技术来填补缺失值，从而提高模型性能。

课程的第三部分专注于生存模型与时间变量的结合，学生将建立更灵活的模型，能够预测不同时间段内的疾病风险，例如 5 年、7 年或 10 年的风险预测。

最后，学生将结合线性模型和基于树的风险模型，从生存数据中定制患者的风险评分，评估每个模型的性能，同时考虑事件发生时间和被审查数据。

总体来说，《AI for Medical Prognosis》是一个充实而实用的课程，适合想要深入了解机器学习在医疗应用中的学生和专业人士。通过这个课程，学员将掌握医疗预后中的重要技能，为未来的医疗服务做出积极贡献。