01 為什麽要學這門課？
隨著醫療領域的不斷發展，數據分析在改善患者治療和預測疾病方面發揮著關鍵作用。掌握數據分析技能並套用於醫療領域，從而幫助醫生建立和測試一個預測模型。預測哪些前驅糖尿病患者需要透過藥物治療來獲得最佳效果，以及哪些患者可以透過改變生活方式等非藥物治療方式來取得最好的效果。
隨著電子健康記錄、傳感器技術和互聯網的普及，醫療領域產生了大量的數據。數據蘊含著寶貴的資訊，可以更好地了解疾病的發展趨勢、患者的特征和治療效果。學會分析能夠為醫生提供決策支持和個人化的治療建議。
糖尿病已成為全球範圍內一種常見的代謝性疾病。透過了解糖尿病的風險因素、流行病學數據和臨床特征，能夠更好地預測該疾病的發展趨勢，並為患者提供早期幹預和治療措施。對於減少糖尿病相關並行癥的風險、改善生活品質以及降低醫療費用具有重要意義。
02 如何學這門課？
學習這門課程需要深入閱讀相關文獻和實踐操作。同時，積極利用開源工具和程式語言來加深理解和套用所學知識。透過綜合運用這些學習方法和策略，我們將能夠更好地掌握和套用數據分析在醫療領域的技能。
03 這門課誰適合學？
醫學專業背景的學生或從業人員 ：已經具備醫學知識和臨床背景，對醫療領域有深入了解。學習這門課程，將數據科學套用於醫療實踐中，進一步提高臨床決策的準確性和效果。
數據科學和統計學領域的學生或從業人員 ：已經掌握了數據分析、建模和演算法的基本技能，並對統計方法和機器學習演算法有較深入的理解。透過學習這門課程，將這些技能套用於醫療大數據中糖尿病預測的實際問題。
對醫療領域和數據科學均感興趣的學生或從業人員 ：學習這門課程，可以了解醫療行業的數據趨勢和挑戰，並將數據科學套用於醫療領域，為改善患者護理和臨床決策提供支持。
04 這門課學什麽？
這是一門關於數據分析套用學習課。一共5個課時8個小時，預計一周內的時間學完。
課時1:醫療大數據背景分析課時2:糖尿病預測背景課時3:糖尿病預測模型變量的篩選課時4:模型的構建課時5:病情指標背景
部份案例截圖：
無論你是醫學專業背景的學生，還是對數據科學和醫療領域充滿興趣的人，都都可以加入。這門課程，將獲得寶貴的知識和技能，為自己的職業發展打下堅實的基礎。
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