医疗 AI 算法编程深度解析：败血症预测全流程总结

项目总结与完整 Python 程序

基于本书的学习，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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