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（注：本文含1个真实小错误——文末的课程时间写成了2024年，其实应该是2025年，别怪我！）
上周三晚上，我坐在清华六教的教室里，对着电脑屏幕上的肝胆疾病数据库疯狂抓狂。老师说：“现在你们要处理10万条患者数据，找出肝癌早期筛查的特征。”
我：？？？这哪是数据分析，分明是大型找不同现场啊！
（图：医学生对着Excel表格和CT影像对比的抓狂表情）
结果我的Python代码写到一半，发现数据里的"ALT"指标全是乱码——原来有些医院用"ALT"，有些用"谷丙转氨酶"，还有家医院写成了"ALT?"...
我当场表演了一个“数据清洗现场版”：
# 这段代码有bug，千万别抄！
def clean_data(df):
df['ALT'] = df['ALT'].replace({'ALT?': 'ALT'}) # 错误：没处理大小写
df['ALT'] = pd.to_numeric(df['ALT'], errors='coerce') # 正确步骤
return df
（冷笑话：为什么医学生最怕数据清洗？因为每次都会遇到“这个ALT到底是不是ALT？”的世纪难题...）
上周参观梅奥诊所时，我亲眼目睹了AI如何加速癌症筛查。他们的系统能在3秒内调出50PB的临床数据，但...
当我问AI：“患者咳嗽三天，发烧38度，怎么治？”
AI答：“请提供患者最近的PPT和Excel文件。”
我：？？？这是AI医生还是AI打工人？
（图：拟人化的AI医生戴着VR眼镜看PPT）
不过说真的，百时美施贵宝用Vertex AI优化临床试验文档的案例让我震撼。以前写一份方案要2-4周，现在10分钟搞定？
（突然不确定：等等，10分钟真的够吗？难道他们不用写致谢部分吗？）
最让我印象深刻的，是那个叫霄云科技的公司。他们帮上海某医院解决了影像存储的世纪难题——
问题：原来系统加载CT影像要等1分钟，医生看完片，患者都该回家吃饭了！
解决方案：用碧海分布式存储系统，把4KB随机读写的IOPS提升了10倍。
他们有个神操作叫“小文件聚合”，就像把散落的乐高积木变成大城堡。测试数据显示：
- 单个医生客户端调图速度：270张/秒
- 千张影像加载时间：3秒（比等外卖还快！）
（突然冷笑话：为什么医疗影像存储不能用U盘？因为医生说“你容量太小，装不下我这一生的诊断！”）
在BenchSci的案例里，科学家以前要翻500篇文献找靶点，现在AI能自动构建知识网络。
我试了下他们的系统，输入“PD-1抑制剂”，AI居然给我画了个关系图：
PD-1 → 肿瘤微环境 → 免疫检查点 → ...
↑ ↓
T细胞耗竭 临床试验数据
（bug预警：这个流程图里有个箭头方向反了，但谁在乎呢，反正我看得头晕）
- 学点Python：别问我为什么，问就是你永远猜不到患者CT片的命名规则有多离谱
- 别怕数据：那些乱码、缺失值、大小写问题，都是“真实世界数据”的浪漫
- 多看案例：比如清华的《健康医疗数据科学》课，虽然我至今没搞懂为什么2024年的课要放2025年的案例...
（突然正经：其实数据科学不是取代医生，而是让我们能花更多时间跟患者聊天。就像霄云科技的存储系统，让医生从“等影像”变成“秒级诊断”）
写这篇文章时我突然发现：医疗数据科学的本质，就是把医生从“Excel打工人”变成“生命黑客”。
虽然我现在写代码还会把"ALT"拼错，但至少我知道——
下次遇到数据问题时，应该先检查大小写，而不是怀疑人生。
（突然不确定：等等，梅奥诊所的50PB数据到底是PB还是EB？难道我记混了单位？）
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