综述由AI生成总结了医疗 AI 场景下的算法编程实践，基于 MIMIC-III 数据集构建 ICU 败血症早期预警系统。内容涵盖数据预处理、特征工程、多模型训练（逻辑回归、随机森林、XGBoost）、模型融合及超参数调优。重点介绍了不平衡处理、模型评估指标（AUC、PR AUC）、可解释性分析（SHAP）及决策曲线。提供了完整的 Python 程序模板，支持从问题定义到模型部署的端到端流程，可作为医疗 AI 项目的参考范例。
通过本书的学习，我们从医疗 AI 的基础知识出发，系统掌握了经典机器学习算法的原理与医疗应用，深入探讨了数据处理、特征工程、模型评估、可解释性、不平衡问题处理、模型融合等进阶技术，并在第 16 章中以 ICU 败血症早期预警系统为例，完整演示了从问题定义到模型部署的全流程。现在，我们将所有这些知识整合为一个统一的 Python 程序，实现败血症预测的端到端流程，包括：
该程序可直接运行（需要安装相关库），可作为医疗 AI 项目的模板。
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