Python常用医疗AI库

1. MONAI (Medical Open Network for AI)
专注于医学影像分析的深度学习框架，基于PyTorch。支持2D/3D医学图像分割、分类等任务，提供预训练模型和数据增强工具。

• 案例：使用monai.networks.nets.UNet进行肝脏CT图像分割，自动标注肿瘤区域。

2. DeepChem
用于药物发现和化学信息学的库，支持分子性质预测、虚拟筛选等。

• 案例：通过deepchem.models.GraphConvModel预测化合物毒性，加速药物安全性评估。

3. SimpleITK
医学图像处理库，支持DICOM文件读写、配准和分割。

• 案例：使用SimpleITK.SegmentThreshold()实现肺部CT中的结节检测。

4. PyHealth
医疗时间序列分析工具，支持电子健康记录（EHR）处理。

• 案例：利用pyhealth.datasets.MIMIC3Dataset预测患者再入院风险。

5. BioPython
生物信息学基础库，处理基因序列、蛋白质结构等。

• 案例：解析FASTA文件并比对DNA序列差异。

典型医疗AI案例代码示例

医学影像分割（MONAI）

import monai
from monai.networks.nets import UNet

model = UNet(
    spatial_dims=3,
    in_channels=1,
    out_channels=2,
    channels=(16, 32, 64),
    strides=(2, 2)
)
# 加载DICOM数据并训练模型

药物分子活性预测（DeepChem）

import deepchem as dc
tasks, datasets, transformers = dc.molnet.load_tox21()
model = dc.models.GraphConvModel(n_tasks=12, mode='classification')
model.fit(datasets[0])

电子健康记录分析（PyHealth）

from pyhealth.datasets import MIMIC3Dataset
mimic3 = MIMIC3Dataset(
    root="https://storage.googleapis.com/pyhealth/mimic3",
    tables=["DIAGNOSES_ICD", "PROCEDURES_ICD"],
    code_mapping={"ICD9CM": "CCSCM"}
)

关键注意事项

• 数据隐私：处理医疗数据需符合HIPAA/GDPR等法规，建议使用脱敏数据集如MIMIC-III。
• 模型可解释性：医疗AI需提供决策依据，可结合captum库进行模型解释。
• 多模态融合：联合影像、基因组和临床文本数据时，考虑使用torchvision和transformers库。

医疗AI项目通常需要跨学科协作，建议从公开数据集（如BraTS、CheXpert）开始验证算法。