系列主旨
結合 AI 與醫療資料，進行疾病預測與輔助診斷，從資料清理到模型解釋與法規遵循完整流程。

Part 1：醫療資料清理與探索

目標
處理遺漏值與醫療資料常見格式。

技術
pandas, missingno, matplotlib

流程圖描述
EMR → 讀取 CSV → 缺值分析 → 補值 → 描述統計

程式碼

import pandas as pd, missingno as msno
df = pd.read_csv('patients.csv')
msno.matrix(df)
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

Part 2：建立疾病預測模型（深度學習）

目標

利用深度神經網路預測疾病風險。

技術：tensorflow、keras

流程圖描述：

特徵矩陣 → 建立模型 → 編譯 → 訓練 → 驗證

程式碼

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_split=0.2)

Part 3：模型解釋性分析

目標

增加醫師對模型決策的信任度。

技術：SHAP, LIME

流程圖描述：

模型輸出 → SHAP 分析 → 特徵重要性 → 醫師審查

程式碼

import shap
explainer = shap.Explainer(model, X_test)
shap_values = explainer(X_test[:10])
shap.plots.waterfall(shap_values[0])

Part 4：法規與倫理議題

目標

確保醫療 AI 系統符合個資與法規要求。

重點技術/概念：HIPAA、GDPR、資料匿名化 (pseudonymization)、存取權控管 (RBAC)

流程圖描述：

資料蒐集 → 匿名化 → 模型訓練 → 安全儲存 → 審計記錄

程式碼（資料遮蔽範例）

df['name'] = df['name'].apply(lambda x: hash(x))

結論與效益

醫療 AI 可提升診斷速度與準確度，降低醫師負擔並改善病患照護品質。