Применение языка программирования Питон в медицине

РАБОТА ПО СПЕЦИАЛЬНОМУ КУРСУ ИНФОРМАТИКИ НА ТЕМУ: Как язык python применяется в медицине.

План:

1) Общая характеристика языка питон в медицине
2) Основа типы данных С файлами.
3) Переменной в Python.
4) Практическая работа .
5) Несколько преимуществ PYTHON для веб приложении и мобильных приложений для улучшения результатов Здравоохранения.
6) Заключение.

1) Зачем использовать программирование на Python для создания приложения здравоохранения

Python-один из лучших языков программирования, используемых во множестве отраслей. Сектор здравоохранения является значительным благодетелем языка. С помощью программирования на Python в здравоохранении учреждения и клиницисты могут обеспечить лучшие результаты лечения пациентов с помощью динамических и масштабируемых приложений.

Одним из самых больших преимуществ Python в здравоохранении является то, что он может помочь разобраться в данных, работая с искусственным интеллектом и машинным обучением в здравоохранении. Python development services – это лучший вариант для надежного языка, который позволяет вычислительным возможностям извлекать ценную информацию из данных, которые могут помочь в приложениях здравоохранения.

Сегодня здравоохранение генерирует тонны данных от пациентов и учреждений. Наилучшим образом используя эти данные, врачи могут прогнозировать лучшие методы лечения и улучшить общую систему оказания медицинской помощи.

2) Практическая работа с Данными файлами:

Основные термины и понятия Файл – место для хранения информации на внешнем носителе: на диске, флешке или магнитной ленте Формат хранения данных в файле – это способ кодирования информации для хранения в файле. Текстовый формат хранения данных в файле – это способ хранения информации в текстовом виде. ASCII – способ кодировки символов текста : один символ занимает 8 бит. UNICOD – способ кодировки символов текста : один символ занимает 16 бит.

Команды работы с файлами

Для работы с файлами в модуле __builtins__ реализован объект с методами: open(имя файла, режим) – открывает канал связи с файлом и создает переменную для управления выбранным файлом. После открытия файла появляется новый объект file, у которого есть методы и атрибуты: read() – позволяет прочитать информацию из выбранного файла write() – выполняет запись информации close() – закрывает канал связи с файлом и удаляет переменную управления файлом

Параметры метода open()

3) Переменные в Python

Переменная – это ссылка на область памяти, где хранятся те или иные данны.










Имя переменной операция присваивания. Данный

Имена переменной.

1. Имя переменной может состоять только из цифр, букв и символов подчеркивания 2. Имя переменной не может начинаться с цифр ссылаются 3. Имя переменной не должно совпадать с командами
4. Имя должно описывать суть, т.е. нужно давать имена, говорящие о назначении данных, на которые они языка (зарезервированными ключевыми словами)
5. Имя переменной принято начинать со строчной буквы
6. Не следует создавать имена длиннее 15 символов Чтобы узнать значение, на которое ссылается переменная, находясь в режиме интерпретатора, достаточно ее вызвать (написать имя и нажать Enter).

Библиотека PyNGL Default map tickmarks w/degree symbols

Модуль использующийся для визуализации научных данных с упором на высококачественную 2D визуализацию в геонауках.

Проекты Python healthcare должны иметь дело с соблюдением требований HIPPA, связанных с обработкой медицинских данных. Хотя не имеет значения, какой язык программирования или фреймворк вы используете для медицинских приложений, Python-это безопасный вариант, поскольку он имеет встроенные инструменты, которые обеспечивают полную безопасность. Сегодня Python for health care используется в основном в приложениях машинного обучения(ML) и Data Science, которые повышают результаты лечения пациентов. Алгоритмы ML позволяют проводить аналитику здравоохранения с использованием Python, поскольку разработчики могут создавать приложения для мониторинга и отслеживания состояния здоровья

4) Практическая Работа с алгаРитмом.Край обнаружения медицинских изображения.

Сегодня мы представляем некоторые часто используемые алгоритмы машинного обучения (свертку сеть, распознавание края и т.д.) при обработке медицинских изображений. Эти алгоритмы могут быть встроены в глубине сверточной нейронной сети,