前言
人工智能正在重塑医疗健康领域的每一个角落。从辅助医生解读医学影像，到为患者提供个性化的健康管理建议，再到优化医疗系统的运营效率，AI 技术正以前所未有的深度和广度融入现代医学的肌体之中。
然而，技术的落地从来不是一帆风顺的。医疗 AI 面临着一系列独特的挑战：数据的高敏感性与隐私保护要求、模型决策的可解释性需求、临床场景中对准确率的严苛标准，以及日益复杂的法规监管环境。这些挑战要求从业者不仅掌握算法原理，更要理解医疗场景的特殊性，懂得如何在真实世界中构建可靠、安全、可落地的 AI 系统。
本教程旨在为医疗 AI 领域的算法工程师、数据科学家、医工交叉研究人员提供一份从理论到实践的完整指南。我们将从医疗 AI 的发展脉络出发，深入解析 k-近邻、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、Boosting 等经典机器学习算法在医疗场景中的应用，并通过大量实战案例展示从数据处理到模型部署的全流程。
特别地，我们将医疗数据的特殊性贯穿全教程：小样本问题、类别不平衡、多模态融合、可解释性要求——这些在通用 AI 领域或许可以妥协的问题，在医疗领域必须直面并解决。
希望本教程能为推动医疗 AI 的健康发展贡献绵薄之力。