医疗AI场景下算法编程的深度解析（2026新生培训讲稿）（总结）

项目总结与完整Python程序

通过本书的学习，我们从医疗AI的基础知识出发，系统掌握了经典机器学习算法的原理与医疗应用，深入探讨了数据处理、特征工程、模型评估、可解释性、不平衡问题处理、模型融合等进阶技术，并在第16章中以ICU败血症早期预警系统为例，完整演示了从问题定义到模型部署的全流程。现在，我们将所有这些知识整合为一个统一的Python程序，实现败血症预测的端到端流程，包括：

• 模拟生成符合MIMIC-III分布的数据集
• 数据预处理与特征工程
• 多模型训练（逻辑回归、随机森林、XGBoost）
• 模型融合（Stacking）
• 超参数调优与不平衡处理
• 模型评估（AUC、PR AUC、分类报告、混淆矩阵）
• 可解释性分析（SHAP）
• 阈值选择与决策曲线
• 模型保存与简单API示例

该程序可直接运行（需要安装相关库），可作为医疗AI项目的模板。

完整Python程序

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