AI 4 Med 笔记(0)总体印象
最近选了deeplearning.ai在coursera上开设的[AI for Medicine Specialization], 有三门课:
目前我已经通过了前两门, AI For Medical Treatment要到5月才能开课.
本来想在7天免费期内一口气刷完三门课通关, 可惜因为开课时间所限, 无法达成此成就了.
感觉:
-
AI for Medical Diagnosis 一般. 不是不实用, 而是实用的成本太高. 如果实际操作, 要么是万到十万的病例量, 要么是几十GB的数据量, 个人都玩不起. 于是只能用老师已经做好的. 作业就是一些预处理和修修补补的东西. 类似学法拉利跑车设计与制造, 最后练的是贴膜.
-
AI for Medical Prognosis 盛赞! 介绍了很多实用技巧, 数据补全之类. 还有生存分析, 这个我以前学医学统计的时候, 老师没讲过, 眼科病人基本没什么生命危险, 所以之前没接触过. 现在想想只要是不可逆的事件发生, 都可以使用生存分析的. 青光眼预后的判定也可以使用. 如果没学过生存分析, 就非常推荐, 即使是旁听不写作业, 仅仅是听听视频课程, 也非常有帮助.
关于作业:
作业是要付费才能做的, 或者是在7天免费期之内刷完. 从前两门课来看, 讲课只占了内容理解的1/3, 作业中自己要写的代码大概占1/6, 还有1/2是老师已经写好部分. 大概可以把作业代码当作是一份参考资料, 或者攻略, 如果自己要做相似的项目, 就在此基础上修改.
所以这个专题课没拿到作业是比较亏的. 如果不想花钱, 我觉得可以先旁听, 把课程和课堂练习都做完, 大致理解以后, 集中时间一口气把作业题刷完. 目前作业的评分系统可能还有bug, 估计等三门课都开了, 运行一段时间以后, 就可以比较顺畅. 而且那时候论坛里常见的问题也都有了解答, 刷题比较快. 7天完成不困难, 而且这种感觉非常刺激, 有活血化淤之功效.
另外, 老师长得像《生活大爆炸》里面的Raj, 语速略慢, 加到1.25x的速度听比较舒服.