临床科研新风口！机器学习树模型如何为医学赋能？

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人类编写规则 → 计算机执行（例如：“如果体温>38℃，则判定为发烧”）。

机器学习： 计算机从海量数据中自动学习规则 → 自主判断（例如：输入10万份患者体温、血常规、症状数据 → 模型自动学习发烧的复杂判断标准）。

看到这里，可能有医生朋友会问了：

为什么我学医，还要研究⌈机器学习⌋这样一门看起来偏理工科的学科？

——因为未来的医学，是“数据+临床”的双重战场

我们知道，医学数据天然具有 高维度 （如基因组、影像、病史）、 非线性 （指标间交互作用复杂）和 异质性 （患者个体差异大）的特点。

过去，医学突破依赖专家经验和临床试验，但面对如今海量临床数据的爆发，传统方法难以处理大量变量和非线性关系；而机器学习就能帮我们有效地分析这些数据，找出其中的潜在关联和规律。 掌握机器学习，意味着你能用数据回答临床难题，产出更高影响力的研究成果。

不仅如此，机器学习还能够帮助你实现异质性治疗效应分析，量化“同一疗法对不同患者的疗效差异”， 帮助制定个性化诊疗方案 。

未来的医疗领跑者，属于既能拿手术刀，也能看懂数据的人！

5月28日（周三）晚19:00，锁定医脉通直播间，我们从 机器学习中树模型在医学领域的应用与实战分析 讲起，从理论到实践手把手教你用树模型解锁临床科研新场景！

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