机器学习在临床数据挖掘中的应用学习班 10月29-30日

机器学习具有明显优于传统统计方法的优势。未来的影像科医生，不仅仅要会看片子和化验单，还要从临床大数据中挖掘大量的潜在知识，学会利用人工智能技术，站在科技潮流的前端，不是惧怕新兴的人工智能技术，而是利用它，使用它，成为新时代下的影像信息学专家。本课程从零基础开始，对目前医学领域常用的机器学习算法，包括：支持向量机（SVM）、决策树、随机森林（RF）、反向传播(BP)神经网络、广义回归神经网络（GRNN）、概率神经网络(PNN)、深度学习等进行零基础讲解和操作演练。希望帮助刚刚接触机器学习的临床医生如放射、精神、神经内外科、康复科、儿科等及心理、语言、管理类研究生快速了解本领域及初步掌握常见的机器学习算法在临床医学数据挖掘中的应用、提高临床医生对临床数据的分析水平。

本次培训班面向的对象是一些希望借助已有软件和分析算法快速入门机器学习从而进行科研和临床研究的医生、初学者、研究生等。课程将接合临床实际案例，对机器学习的基本原理进行讲解，并侧重机器学习在真实案例中的应用，包括疾病诊断、预测模型的构建，疾病影响因子的发掘，疾病亚型的分类等。本次课程不需要具有编程语言能力，真正达到零基础培训，通过本次课程学习，使学员达到能够使用常见机器学习算法实现临床数据的分析和结果的可视化。