医学数据已成为驱动临床决策、药物研发及公共卫生治理的核心资产

例如在癌症治疗的试验中，有些患者失去了联系，或者他们的生存时间长于试验的研究期，这时我们无法获得这部分患者真正的生存时间。而在判别分析中，用于建立判别准则的样品的分类是已知的，判别的目的是根据建立的判别准则判断新的样品的种类。对于跨学科的探索者来说，利用AI工具去解析医学数据中那些潜在的、非线性的复杂关系，既是技术挑战，也是实现医学创新的必经之路。过去，医学数据更多被视为电子病历中的静态记录，而今

LangChain VectorStoreRetriever如何加入链？（使用Runnable组合、使用create_retrieval_chain）

prompt| llm将加入链的本质是：把“检索”作为一个 Runnable 节点插入到数据流中。Retriever 是 RunnablePrompt 是 RunnableLLM 是 RunnableParser 也是 Runnable因此所有组件都可以自由组合。使用 LCEL明确分离 retriever 和 combine_docs控制检索策略做好文档格式化。

从“手术刀”到“剧本杀”：医学统计逻辑如何破解文化行业 AI 落地难题

一个短剧的“爽感”可能由：反转频率、打脸力度、台词密度、配乐节奏等 20 个指标组成。这些指标高度相关。“节奏因子”、“情绪因子”、“视觉因子”。这解决了小样本数据下“维度灾难”的问题。在数据很少时，直接用 20 个变量跑模型会过拟合，但用 3 个主成分则非常稳健。使用psych包进行因子旋转，找到最具解释力的文化维度。# nfactors=3 提取三个核心文化维度# 查看哪些原始指标贡献了“爽感