摘" 要：隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式人工智能（Generative AI）在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用前景日益廣闊。該文旨在評(píng)估其在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用潛能和挑戰(zhàn)，并探討其在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和局限性。通過(guò)例舉生成式人工智能，如文心一言在賦能Python編程中處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的具體實(shí)踐，揭示其在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的一般方法和路徑。生成式人工智能憑借其卓越的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，極大簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析的過(guò)程，降低技術(shù)難度門(mén)檻，并提高分析工作的效率和準(zhǔn)確性，為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析提供新的視角和方法。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；Python編程；醫(yī)學(xué)；數(shù)據(jù)分析；文心一言

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）06-0001-05

Abstract： With the continuous advancement of technology， Generative AI has increasingly broad application prospects in the field of medical data analysis. This paper aims to evaluate its application potential and challenges in the field of medical data analysis， and explore its advantages and limitations in practical applications. By citing the specific practice of Generative AI， such as ERNIE Bot（a Chinese AI model）， which， in empowering Python programming to process medical data， showcases its general methods and paths in the process of medical data analysis. With its excellent data processing and pattern recognition capabilities， Generative AI greatly simplifies the process of data analysis， reduces the technical difficulty threshold， and improves the efficiency and accuracy of analysis work， providing a new perspective for medical data analysis. and methods.

Keywords： Generative AI; Python programming; medicine; data analysis; ERNIE Bot

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能（AI）正深刻影響并重塑著社會(huì)的方方面面。其中，生成式人工智能（Generative AI，以下簡(jiǎn)稱(chēng)“生成式AI”）作為AI領(lǐng)域的新興力量，正展現(xiàn)出其巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。在此背景下，深入探究生成式AI對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的賦能作用，審視醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析與生成式AI的深度融合，對(duì)于推動(dòng)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的創(chuàng)新突破和持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

1" 生成式人工智能及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用現(xiàn)狀概述

1.1" 定義

生成式人工智能（Generative AI）是指基于算法、模型、規(guī)則生成文本、圖片、聲音、視頻和代碼等內(nèi)容的技術(shù)[1]。其核心在于模擬人類(lèi)的創(chuàng)造力和想象力，從而生成文本、圖像、音頻和視頻等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)。生成式AI系統(tǒng)依靠海量數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練大模型等方法，能夠產(chǎn)生與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似又帶有創(chuàng)新元素的新內(nèi)容。

目前，如美國(guó)Open AI公司的ChatGPT，以及國(guó)內(nèi)的文心一言、訊飛星火、通義千問(wèn)、智譜清言和月之暗面Kimi等都是比較有名的生成式AI，這些生成式AI在各自領(lǐng)域內(nèi)均取得了顯著成果并產(chǎn)生了廣泛影響力。

1.2" 發(fā)展歷程

生成式AI的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)科學(xué)家們開(kāi)始探索人工智能領(lǐng)域，試圖讓計(jì)算機(jī)具備類(lèi)似于人類(lèi)思維的能力。生成式AI經(jīng)歷了早期發(fā)展階段（20世紀(jì)50年代至70年代：依賴(lài)于規(guī)則和模板生成文本和語(yǔ)言）；技術(shù)積累與突破階段（20世紀(jì)80年代至2010年代：計(jì)算機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展）；實(shí)質(zhì)性發(fā)展階段（2014年至今：生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的提出，大型預(yù)訓(xùn)練模型的興起，應(yīng)用場(chǎng)景的拓展）這3個(gè)階段。從開(kāi)始探索如何讓計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能到專(zhuān)家系統(tǒng)的出現(xiàn)，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等技術(shù)的發(fā)展，直至2014年生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模型的提出標(biāo)志著生成式AI進(jìn)入實(shí)質(zhì)性發(fā)展階段。再到近年來(lái)，隨著Transformer架構(gòu)的提出和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展，生成式AI在語(yǔ)言理解和生成能力上取得了巨大突破。緊接著，生成式AI在制造、醫(yī)療、教育、軍事和金融等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。

1.3" 生成式AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

目前生成式AI在醫(yī)療輔助診斷方面表現(xiàn)出色。如基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，其可以高效分析醫(yī)學(xué)影像資料（如X光、CT、MRI等）、自動(dòng)識(shí)別病灶、測(cè)量病變大小、分析組織結(jié)構(gòu)變化以及評(píng)估病情進(jìn)展，從而輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)早期的疾病診斷和治療。在診療過(guò)程中，生成式AI能夠有效識(shí)別患者的疾病類(lèi)型和病情程度，并為患者量身定制個(gè)性化的治療方案，從而顯著提升醫(yī)生診療水平和工作效率。

在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域，生成式AI同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。通過(guò)模擬真實(shí)情境，使醫(yī)學(xué)生和醫(yī)生能夠在沒(méi)有真實(shí)患者風(fēng)險(xiǎn)的情況下進(jìn)行大量練習(xí)，給予醫(yī)學(xué)人員更多的機(jī)會(huì)去探索、嘗試，即使犯錯(cuò)也無(wú)需擔(dān)憂(yōu)可能帶來(lái)的負(fù)面后果，從而幫助醫(yī)學(xué)生和醫(yī)生提高診斷技能、治療計(jì)劃和溝通技巧。同時(shí)，其還可以根據(jù)不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)進(jìn)度和掌握情況，生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)材料，實(shí)施更高效的學(xué)習(xí)培訓(xùn)。值得一提的是生成式AI具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能及時(shí)更新醫(yī)學(xué)研究成果，確保學(xué)習(xí)者可以獲得最前沿的信息。

在藥物研發(fā)領(lǐng)域，生成式AI通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和綜合，能夠快速識(shí)別潛在的有效化合物。這種技術(shù)能夠處理和分析超出人類(lèi)能力范圍的數(shù)據(jù)量，提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見(jiàn)解，從而加速藥物再利用的過(guò)程。

在醫(yī)療記錄管理方面，生成式AI通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠自動(dòng)提取和整理患者信息，高效完成電子健康記錄（EHR），從而快速提高醫(yī)生的工作效率。

同時(shí)，生成式AI還在心理健康領(lǐng)域、個(gè)性化治療、健康監(jiān)測(cè)與預(yù)防和手術(shù)輔助等眾多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用。

這些應(yīng)用不僅有效提升了醫(yī)療服務(wù)的效率與品質(zhì)，同時(shí)也促進(jìn)了醫(yī)療行業(yè)的智能化發(fā)展。當(dāng)然，任何新技術(shù)的應(yīng)用，都會(huì)帶來(lái)一系列機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的局面。同樣，生成式AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，如存在缺乏統(tǒng)一評(píng)估、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、結(jié)果可控性和算法可解釋性等方面的挑戰(zhàn)。相信，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。

2" 生成式AI賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析概述

2.1" 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的重要性

醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，通過(guò)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析，可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病，提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)，同時(shí)還有助于醫(yī)學(xué)科研深入發(fā)展，促進(jìn)臨床決策，提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。另外，進(jìn)行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析，還能夠加速新療法的發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證過(guò)程，從而為患者帶來(lái)更加先進(jìn)和有效的治療方案。還有，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析在助力提升疾病預(yù)防與控制的效果及更合理地分配有限的醫(yī)療資源等方面也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

2.2" 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)

由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析涉及海量、復(fù)雜且敏感的醫(yī)療數(shù)據(jù)，其在實(shí)施過(guò)程中面臨著多方面的挑戰(zhàn)。主要包括醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的質(zhì)量與完整性、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的安全和隱私、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的嚴(yán)謹(jǐn)性和科學(xué)性、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)能力等，這些方面共同構(gòu)成了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析復(fù)雜而多維的挑戰(zhàn)體系。

2.3" 生成式AI賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)

生成式AI憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，能夠自動(dòng)化地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取和規(guī)律發(fā)現(xiàn)，極大地提高了數(shù)據(jù)分析的效率與準(zhǔn)確性。這不僅加速了醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)程，還為科研人員提供了更多洞察疾病機(jī)制、評(píng)估治療效果的新視角，對(duì)于推動(dòng)醫(yī)學(xué)科學(xué)的發(fā)展具有重要意義。

2.4" 生成式AI賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析實(shí)際應(yīng)用價(jià)值

隨著醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中展現(xiàn)巨大價(jià)值。它能夠在巨量的影像、化驗(yàn)及診斷數(shù)據(jù)中迅速、準(zhǔn)確且細(xì)致地檢索到所需信息，并以此輔助或提升臨床診斷的準(zhǔn)確性和效率。同時(shí)，生成式AI能夠生成數(shù)據(jù)彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失，確保研究可靠性。這些應(yīng)用提升了醫(yī)學(xué)研究精準(zhǔn)度，促進(jìn)了科研成果轉(zhuǎn)化，為患者帶來(lái)個(gè)性化和高效治療方案。有理由相信，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值將越發(fā)凸顯。

3" 生成式人工智能賦能Python編程，開(kāi)展醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐

3.1" Python概述

當(dāng)下，市面上流行的編程語(yǔ)言種類(lèi)繁多，如Python、JavaScript、Java和C#等，每種語(yǔ)言都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。目前，在眾多編程語(yǔ)言之中，Python脫穎而出，成為了一種極為流行且易于上手的語(yǔ)言。近年來(lái)，它憑借易于閱讀、語(yǔ)法簡(jiǎn)單易學(xué)、在諸多專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的信息化應(yīng)用方面有豐富的資源[2]，以及擁有廣泛的庫(kù)支持而深受歡迎。

Python程序可至其官網(wǎng)（https：//www.python.org）下載，目前Python較新版本為3.12。Python IDLE提供了一個(gè)交互式的Python解釋器和一個(gè)基于文本的代碼編輯器，用戶(hù)可以用來(lái)編寫(xiě)、執(zhí)行和調(diào)試Python代碼。

3.2" 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)與問(wèn)題

研究石杉?jí)A甲治療增齡相關(guān)記憶障礙的效果，選取15例增齡相關(guān)記憶障礙患者，年齡60～80歲，平均72歲，男性9例，女性6例，小學(xué)以上受教育程度，緩慢發(fā)生部分記憶減退3 a以上，并按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)入選。其治療前后長(zhǎng)期記憶功能評(píng)分（包括“1—100背數(shù)評(píng)分”“100—1背數(shù)評(píng)分”和“1—19累加評(píng)分”3個(gè)定量指標(biāo)），見(jiàn)表1。假定資料滿(mǎn)足參數(shù)檢驗(yàn)的前提條件，試分析治療前后各項(xiàng)長(zhǎng)期記憶功能評(píng)分差異是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[3]。

3.3" 生成式AI賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析

在本例中，采用傳統(tǒng)分析法時(shí)，胡純嚴(yán)和胡良平的做法是首先對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，隨后基于分析結(jié)果創(chuàng)建SAS數(shù)據(jù)集，最后利用SAS工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。整個(gè)過(guò)程涉及廣泛的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，對(duì)醫(yī)學(xué)研究人員而言，復(fù)雜且耗時(shí)。這不僅是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)，更是一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)敏感度和分析能力的考驗(yàn)。（經(jīng)胡純嚴(yán)和胡良平分析顯示：3個(gè)定量指標(biāo)差量組成的均值向量與假定的均值向量[0，0，0]’之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[3]。）

隨著生成式AI的崛起，為醫(yī)學(xué)研究人員提供了新機(jī)遇，醫(yī)學(xué)研究人員通過(guò)自然語(yǔ)言與其交流，即可快速獲得所需編程代碼，實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能。這一功能極大地減輕了醫(yī)學(xué)研究人員的負(fù)擔(dān)，使其能夠更專(zhuān)注于核心業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)。實(shí)踐中，生成式AI在理解開(kāi)發(fā)者需求、自動(dòng)生成代碼、簡(jiǎn)化編碼流程、降低編程復(fù)雜度，以及提高代碼質(zhì)量等方面展現(xiàn)出巨大的潛力和價(jià)值。

在本例中，研究人員可以通過(guò)與生成式AI進(jìn)行對(duì)話(huà)，獲得分析所需的Python代碼，在Python IDLE中調(diào)試運(yùn)行，即可快速得到分析結(jié)果。

下面以國(guó)內(nèi)較著名生成式AI——文心一言（文心一言，網(wǎng)址為https：//yiyan.baidu.com/，是百度公司研發(fā)的知識(shí)增強(qiáng)大語(yǔ)言模型，注冊(cè)后即可免費(fèi)使用）來(lái)例舉生成式AI賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的方法和路徑。

總體思路：①對(duì)話(huà)提出需求；②文心一言生成Python代碼；③Python IDLE調(diào)試代碼；④得到結(jié)果。

輸入對(duì)話(huà)內(nèi)容：請(qǐng)分析cp文件，試分析治療前后各項(xiàng)長(zhǎng)期記憶功能評(píng)分差異是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。請(qǐng)編寫(xiě)python代碼進(jìn)行分析，給出是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。提示：cp.xlsx文件Sheet1表中第三行開(kāi)始是列名。（關(guān)于對(duì)話(huà)內(nèi)容的解釋?zhuān)簽榱吮阌谖男囊谎愿玫胤治隼斫鈫?wèn)題，本例中將“表1”的數(shù)據(jù)存于cp.xlsx文件的Sheet1表中，在與文心一言進(jìn)行對(duì)話(huà)時(shí)一并上傳該文件。如不上傳文件，則在對(duì)話(huà)中還將給予文心一言更多必要的提示。）

根據(jù)對(duì)話(huà)，文心一言首先給出提示：“為了分析cp.xlsx文件中3組數(shù)據(jù)（1—100背數(shù)評(píng)分、100—1背數(shù)評(píng)分、1—19累加評(píng)分）在治療前后的長(zhǎng)期記憶功能評(píng)分差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，我們可以使用Python的pandas庫(kù)來(lái)讀取數(shù)據(jù)，并使用scipy.stats庫(kù)中的統(tǒng)計(jì)測(cè)試（如配對(duì)樣本t檢驗(yàn)）來(lái)檢驗(yàn)差異。由于這里涉及的是患者治療前后數(shù)據(jù)的對(duì)比，因此配對(duì)樣本t檢驗(yàn)是合適的。首先，我們需要安裝必要的庫(kù)（如果尚未安裝）：pip install pandas numpy scipy?！?/p>

緊接著給出Python代碼，并同時(shí)提供了“解釋”：“這段代碼首先導(dǎo)入了必要的庫(kù)，然后讀取了Excel文件中的數(shù)據(jù)，跳過(guò)了前兩行非數(shù)據(jù)部分，并重新設(shè)置了列名以匹配數(shù)據(jù)。之后，使用scipy.stats中的ttest_rel函數(shù)對(duì)3組評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)分別進(jìn)行了配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，并輸出了統(tǒng)計(jì)量和p值。最后，根據(jù)p值的大小判斷差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，并打印了相應(yīng)的結(jié)論?！?/p>

根據(jù)文心一言的提示，由于本例代碼要使用Python的pandas庫(kù)來(lái)讀取和處理數(shù)據(jù)，使用scipy庫(kù)來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如事先沒(méi)有安裝該庫(kù)，則需要先安裝。文心一言給出了安裝命令：pip install pandas numpy scipy。（Python庫(kù)的安裝可在CMD命令窗口完成。）

在確保相應(yīng)的Python庫(kù)安裝成功后，可在Python IDLE解釋器中進(jìn)行代碼調(diào)試。復(fù)制文心一言生成的Python代碼，運(yùn)行后得到答案：（3組數(shù)據(jù)）差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。此結(jié)論與胡純嚴(yán)和胡良平用傳統(tǒng)分析法給出的結(jié)論一致。如圖1所示。

過(guò)上例表明，生成式AI極大地簡(jiǎn)化了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的流程，降低了其復(fù)雜性與準(zhǔn)入門(mén)檻，使得即便不具備深厚技術(shù)背景的研究者也能輕松獲取精確的實(shí)驗(yàn)結(jié)論。

4" 討論

4.1" 生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì)與局限性

4.1.1" 優(yōu)勢(shì)

在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中，生成式AI在多個(gè)方面展現(xiàn)了顯著的優(yōu)勢(shì)，具體表現(xiàn)在，①提高效率：通過(guò)上例醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析實(shí)例，發(fā)現(xiàn)利用生成式AI，如文心一言，可以快速生成針對(duì)特定數(shù)據(jù)分析需求的Python代碼，極大地提高了數(shù)據(jù)分析的效率。②降低難度：對(duì)于非編程專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)研究人員來(lái)說(shuō)，文心一言提供了一個(gè)友好的接口，研究人員能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的對(duì)話(huà)方式獲得所需的代碼，降低了數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻。③加快進(jìn)度：對(duì)于急需快速知道實(shí)驗(yàn)答案的研究者來(lái)講，生成式AI可謂一把利器，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)分析過(guò)程，使得醫(yī)學(xué)研究人員能夠擺脫繁瑣的計(jì)算，將更多精力專(zhuān)注于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，從而加速醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)度。④處理不完整數(shù)據(jù)：在某些任務(wù)中，輸入數(shù)據(jù)可能存在不完整或缺失的信息，生成式AI能夠通過(guò)學(xué)習(xí)概率分布來(lái)生成可能的完整數(shù)據(jù)[4]，從而填補(bǔ)這些空白。這種能力使得生成式AI在處理具有不確定性和不完整性的實(shí)際問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出色。

可見(jiàn)，生成式AI的引入，不僅為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的技術(shù)工具和方法，也為促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究的創(chuàng)新和發(fā)展注入了新的活力。生成式AI，如文心一言，有望在未來(lái)成為醫(yī)學(xué)研究的重要工具。

4.1.2" 局限性

在實(shí)踐層面，使用生成式AI，如文心一言在賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中，也發(fā)現(xiàn)了其一定的局限性。具體表現(xiàn)在，①理解局限：生成式AI對(duì)于自然語(yǔ)言的智能理解以及對(duì)文件的分析上還有所欠缺。如在處理例題的過(guò)程中，剛開(kāi)始經(jīng)多次嘗試，均無(wú)法獲得有用的python代碼。后在與其多次對(duì)話(huà)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)原來(lái)文心一言對(duì)于excel列名的識(shí)別不佳。所以，在處理一些較為復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，與文心一言進(jìn)行對(duì)話(huà)過(guò)程中要提供必要的且更為清晰的提示語(yǔ)，這樣能夠更好地幫助其理解問(wèn)題，從而給出更加精準(zhǔn)的“回答”。②過(guò)程缺失：鑒于生成式人工智能技術(shù)的固有特性和工作原理，生成式AI提供的答案往往缺少詳細(xì)的解釋過(guò)程。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，理解數(shù)據(jù)分析的過(guò)程和結(jié)果同樣重要。例如，目前的生成式AI技術(shù)，如文心一言，無(wú)法像傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析那樣給出詳盡完整的分析過(guò)程。其在借助編程的過(guò)程中，往往依賴(lài)于程序中的函數(shù)、庫(kù)等技術(shù)，使得只有“結(jié)論”，卻沒(méi)有“過(guò)程”。限于技術(shù)層面的局限，可能導(dǎo)致研究人員對(duì)得出的結(jié)論，無(wú)法進(jìn)行驗(yàn)證，從而產(chǎn)生質(zhì)疑或不確定。③黑盒風(fēng)險(xiǎn)：由于生成式AI為不透明的“黑盒”人工智能，其給出的答案還可能存在錯(cuò)誤或偏見(jiàn)，并且有可能完全不被發(fā)現(xiàn)[5]。④倫理困境：隱私與倫理問(wèn)題也是制約生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用的重要因素。醫(yī)療信息具有較高的隱私性與敏感性，若醫(yī)療數(shù)據(jù)信息被非法泄露，不僅會(huì)對(duì)患者的財(cái)產(chǎn)、健康造成威脅，嚴(yán)重時(shí)會(huì)危及到社會(huì)秩序安全[6]。因此在利用生成式AI進(jìn)行分析前，必須確保數(shù)據(jù)的合規(guī)處理與匿名化，避免信息泄露。這一過(guò)程中，如何平衡數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)，是當(dāng)前技術(shù)實(shí)施中的一個(gè)難點(diǎn)。

綜上所述，盡管生成式AI，如文心一言在賦能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析方面展現(xiàn)出潛力，但由于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)深厚且復(fù)雜，涉及大量專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和特定上下文環(huán)境，生成式AI賦能Python編程助力醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐中仍面臨一定的挑戰(zhàn)。

4.2" 生成式工人智能與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的比較

4.2.1" 方法與技術(shù)

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法通常依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，如回歸分析、假設(shè)檢驗(yàn)等，或借助于Excel、SQL等工具，或使用SPSS、SAS等統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，要求研究人員具備扎實(shí)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能，專(zhuān)業(yè)性較強(qiáng)。而生成式AI則在生成模型的支持下，依賴(lài)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，使用諸如Python等現(xiàn)代編程語(yǔ)言和框架，擅長(zhǎng)自然語(yǔ)言處理、文本生成和理解，其使用門(mén)檻相對(duì)較低，使得非專(zhuān)業(yè)的研究者也能輕松上手，快速得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

4.2.2" 數(shù)據(jù)處理能力

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析受限于傳統(tǒng)工具的處理方式和能力，比較耗時(shí)耗力且數(shù)據(jù)量處理有限。而生成式AI則能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，高效地處理海量數(shù)據(jù)，迅速提取有價(jià)值的信息，提供更加準(zhǔn)確和全面的分析結(jié)果。值得一提的是，生成式AI則還能夠處理除文本以外的圖像、音頻和視頻數(shù)據(jù)信息，這使得其在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。

4.2.3" 數(shù)據(jù)隱私與安全

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析由于數(shù)據(jù)量較小且通常已經(jīng)過(guò)處理，隱私問(wèn)題相對(duì)較少。而生成式AI則處于相對(duì)開(kāi)放的環(huán)境中，需要特別注意數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題。

4.2.4" 解釋性和透明度

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析由于模型較為簡(jiǎn)單，解釋性較好，更容易理解和驗(yàn)證分析結(jié)果。而生成式AI往往使用黑盒模型，其內(nèi)部的工作機(jī)制對(duì)于外部觀察者來(lái)說(shuō)是不可見(jiàn)或難以理解的，因此其解釋性和透明度較低，需要額外的技術(shù)來(lái)增加模型的可解釋性。

綜上所述，生成式AI則以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、較低的使用門(mén)檻以及對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的良好適應(yīng)性，展現(xiàn)出巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。

5" 結(jié)論與展望

5.1" 結(jié)論

本文通過(guò)探討生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，展示了其強(qiáng)大的賦能作用。以Python編程為橋梁，生成式AI，如文心一言等模型能夠顯著簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析流程，降低技術(shù)門(mén)檻，提高分析效率與準(zhǔn)確性。通過(guò)具體案例分析，驗(yàn)證了生成式AI在進(jìn)行醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的有效性和便捷性，為醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐提供了新的思路和方法。同時(shí)，生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用仍存在一定局限性，如自然語(yǔ)言理解的準(zhǔn)確性、解釋過(guò)程的詳盡性、隱私與倫理問(wèn)題等，這需要在未來(lái)發(fā)展中不斷完善和解決。

5.2" 展望

展望未來(lái)，隨著生成式AI技術(shù)的持續(xù)突破與應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓寬，其在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用前景將愈發(fā)廣闊。未來(lái)，醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科將進(jìn)一步加強(qiáng)合作，共同推動(dòng)生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的深入應(yīng)用，同時(shí)隨著與深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等更多先進(jìn)技術(shù)相融合，將開(kāi)發(fā)出更加智能、高效的數(shù)據(jù)分析工具。另外，隨著數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)的不斷完善與技術(shù)手段的持續(xù)進(jìn)步，生成式AI在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用將更加注重隱私保護(hù)與倫理規(guī)范，確保患者數(shù)據(jù)的安全與合規(guī)使用。

總之，生成式AI賦能Python編程助力醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐研究不僅為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了新的技術(shù)工具和方法，也為推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐的發(fā)展注入了新的活力。有理由相信，在未來(lái)的發(fā)展中，生成式AI將在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，其未來(lái)發(fā)展值得期待，并將深刻改變醫(yī)學(xué)研究與臨床實(shí)踐的未來(lái)面貌。

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作者簡(jiǎn)介：查昶瑋（2004-），男。研究方向?yàn)樾畔⒓夹g(shù)與醫(yī)學(xué)融合。