综述由AI生成总结了医疗 AI 场景下的算法编程实践，涵盖数据处理、特征工程、模型训练与评估全流程。以 ICU 败血症预警为例，演示了从模拟数据到模型部署的 Python 实现，包括逻辑回归、随机森林及 XGBoost 等模型的融合应用与 SHAP 可解释性分析。
通过本项目学习，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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