摘要：本文以通俗易懂的方式介绍了如何利用Python和人工智能技术，实现对病患病历的智能筛选。文章详细讲解了从数据准备、预处理、模型选择与训练，到模型评估和新病例预测的完整流程。通过实际的病历数据表和Python代码示例，使读者可以快速掌握如何用决策树算法自动判断病人是否生病。该方法不仅能大幅提升医疗筛查的效率和准确率，还为医生提供了有力的辅助决策工具。
决策树算法（Decision Tree Algorithm,DTA）是一种监督学习方法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成子集，从而创建一个树形结构，该结构由节点和有向边组成。每个内部节点表示对某个特征的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点（或终端节点）包含一个预测结果。
本文主要介绍了怎么利用Python+AI人工智能技术实现通过病患病历筛选的过程，详细内容请参考下文。
一、检验AI大模型环境
1.登录Linux系统
2.检验Python和PyTorch开发环境
二、病历智能筛选系统
1. 什么是病历智能筛选系统
(1) 病历智能筛选的定义
病历智能筛选，就是利用决策树等AI算法，自动分析病人的病历数据（如年龄、性别、症状、化验结果等），判断其是否患有某种疾病。相比传统的人工筛查，AI智能筛选可以大幅提升效率和准确率，减轻医生负担。
(2) 病历智能筛选的工作流程
病历智能筛选的实现流程可以分为以下几个步骤：
- 数据准备：收集并整理病历数据，保存为Excel文件。
- 数据预处理：对数据进行清洗、编码、标准化等处理。
- 模型选择与训练：选择合适的AI算法（如决策树、逻辑回归、随机森林等），用历史病历数据训练模型。
- 模型评估：用部分数据测试模型效果，评估准确率等指标。
- 新病历预测：用训练好的模型对新病历进行智能筛查，判断病患是否生病。
2. 准备病历数据
说明：将根据实际情况准备病患的病历数据，数据格式如下
备注：将上述的病历数据表上传到服务器，并以MedicalRecord命名，文件所在位置为/opt/MedicalRecord.xlsx。
三、利用Python+PyTorch实现病历智能筛选
1. 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
2. 读取并查看数据
说明：读取本地数据/opt/MedicalRecord.xlsx。
# 读取本地病历数据
df = pd.read_excel('/opt/MedicalRecord.xlsx')
print(df.head())
3. 数据预处理
说明：将“性别”、“发热”、“咳嗽”等文本特征转为数值（如“男”=1，“女”=0，“是”=1，“否”=0）,将标签“是否生病”转为0/1。
# 特征编码
df['性别'] = df['性别'].map({'男': 1, '女': 0})
df['发热'] = df['发热'].map({'是': 1, '否': 0})
df['咳嗽'] = df['咳嗽'].map({'是': 1, '否': 0})
df['是否生病'] = df['是否生病'].map({'是': 1, '否': 0})
4. 划分特征和标签
X = df.drop('是否生病', axis=1)
y = df['是否生病']
5. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
6. 选择并训练AI模型
说明：这里以决策树为例，实际可尝试多种模型。
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
7. 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("详细报告：\n", classification_report(y_test, y_pred, target_names=['未生病', '生病']))
8. 用模型预测新病历
说明：假设有一条新病历数据如下
new_patient = pd.DataFrame({
'序号': [11],
'姓名': [宋江],
'年龄': [45],
'性别': [1], # 男
'发热': [1], # 是
'咳嗽': [0], # 否
'白细胞计数': [10.5],
'血压': [128]
})
result = model.predict(new_patient)
print("新病历预测结果：", "生病" if result[0] == 1 else "未生病")
四、利用Python+PyTorch实现病历智能筛选系统实例
1. 执行指令# vim DTA_medical.py编写病历智能筛选程序
2. 执行指令# python3 DTA_medical.py运行病历智能筛选
3. 程序运行结果说明
(1)准确率：程序会输出模型在测试集上的预测准确率。
这表示模型对病人是否生病的判断有100%的正确率。
(2)详细报告：程序还会输出分类报告，包括精确率、召回率、F1分数等，分别对应“未生病”和“生病”两类。
(3)可视化效果
程序会弹出一张折线图，横轴为测试样本编号，纵轴为标签（0=未生病，1=生病）。蓝色线表示真实标签，红色虚线表示模型预测标签。
通过对比两条线，可以直观地看到模型预测与真实情况的吻合程度，若两条线重合较多，说明模型效果较好。
(4)新病历预测结果
程序会输出对新病历（如“宋江”）的预测结果如下