核心应用场景
- 疾病进展建模：慢性病状态转移预测（如糖尿病分期）
- 治疗决策优化：不同治疗方案的成本效益分析
- 生存分析：患者生存率动态预测
- 医院资源调度：患者流量预测与床位优化
Python 实现示例：糖尿病进展预测模型
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
综述由AI生成马尔科夫链在医疗 AI 领域的四个核心应用场景，包括疾病进展建模、治疗决策优化、生存分析及医院资源调度。同时提供了基于 Python 的糖尿病进展预测模型代码框架，展示了如何使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 库进行相关数据处理与可视化。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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