首页 > 分享 > ai辅助诊断python实现案例

ai辅助诊断python实现案例

花匠小妙招
2025-09-01 10:52

阿里云AI实训营8月课程上新｜同济子豪兄带你在阿里云百炼上玩转通义最新大模型：Qwen3-Coder、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、Qwen-Image。8月开课彩蛋：申请成为Agent创客，赢取直通澳门NBA球迷日门票！立即点击链接，观看课程：

https://click.aliyun.com/m/1000406524/

AI辅助诊断系统的Python实现

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，AI在医疗诊断领域的应用日益广泛。通过借助机器学习和深度学习，AI能够辅助医生进行疾病诊断，从而提高诊治效率和准确性。本文将介绍AI辅助诊断的基本原理，详细阐述一个简单的Python实现案例，并展示如何将结果可视化。

1. AI辅助诊断系统的基本原理

AI辅助诊断系统通常基于以下几个步骤：

数据收集：收集患者的医疗数据，如生理指标、历史病症等。 数据预处理：清洗、标准化和规范化数据，处理缺失值等。 模型训练：使用机器学习模型进行训练，以便识别模式和特征。 预测与决策：基于模型预测患者可能的疾病，并提供决策支持。 可视化展示：将结果进行可视化，以便医务人员进行进一步分析。

2. Python实现案例

2.1 案例背景

在本案例中，我们将使用著名的“鸢尾花”（Iris）数据集，构建一个简单的AI辅助诊断系统，预测鸢尾花的种类。这一数据集包含150个样本，共有4个特征，即花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。

2.2 环境准备

确保您的Python环境中安装了必要的库，包括 pandas, numpy, scikit-learn, 和 matplotlib。您可以使用以下命令来安装这些库：

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib 1. 2.3 数据加载与预处理

我们首先加载数据集并预处理数据：

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载鸢尾花数据集 url = " columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'] data = pd.read_csv(url, names=columns) # 数据划分 X = data.iloc[:, :-1].values # 特征 y = data.iloc[:, -1].values # 标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18. 2.4 模型训练

我们使用支持向量机（SVM）进行模型训练：

from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix # 创建 SVM 模型 model = SVC(kernel='linear', random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 评估性能 print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.

运行上述代码后，您将获得模型的性能评估结果，包括混淆矩阵和分类报告。

2.5 结果可视化

为了更直观地展示预测结果，我们可以使用饼状图显示分类结果。这里我们将使用matplotlib绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt # 统计预测结果的分类 labels, sizes = np.unique(y_pred, return_counts=True) # 绘制饼状图 plt.figure(figsize=(6, 6)) plt.subplot(111) plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形 plt.title('Predicted Iris Species Distribution') plt.show() 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

使用上述代码，您将看到一个饼状图，清晰展示了模型对不同鸢尾花种类的预测分布。

Predicted Iris Species Distribution

40%35%25%Predicted Iris Species DistributionSetosaVersicolorVirginica