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Re: [問題] 請教各位學長姐及醫師前輩

看板medstudent標題Re: [問題] 請教各位學長姐及醫師前輩作者
d8888
(Don)
時間推噓16 推:16 噓:0 →:26

※ 引述《whs2009 (歐森)》之銘言:
: ※ 引述《applejuicy (蘋果鳥~♥)》之銘言:
: : 小弟目前是大一升大二在學生
: : 未來在apply科別的時候
: : 如果想要嘗試一些科別
: : 往往需要有研究的成果跟paper
: : 系上很多人在大一的暑假就已經進入實驗室了(真的不少
: : 參與大專生暑期研究計畫
: : 小弟對研究並不是很感興趣
: : 目前僅是努力地維持在校成績(無bg
: : 知道進入實驗室需要熱忱才能維持
: : 但現況總讓自己覺得不進實驗室好像就落後別人
: : 讓自己備感壓力...
: : 面試官們會很看重這些大專生的研究經歷嗎
: : 雖然有爬過文 很多人是學了一定的基礎醫學知識 或是進入臨床實習才跟著醫師寫論文(小弟也是規劃大概在大五的時候
: : 不曉得各位前輩們對現況的看法為何?
: : 暑假剛開始 好好放假1個星期就滿滿的罪惡感...
: : 另外 想詢問現階段應該去培養什麼樣的能力
: : 能讓自己在大五跟著醫師時比較容易進入狀況 像是先熟悉統計軟體SPSS之類的...
: : 真的很抱歉 可能會讓各位前輩覺得杞人憂天 但自己身旁沒有醫師可以詢問 打擾了: : -----
: : Sent from JPTT on my Realme RMX2001.
: 其實我覺得培養第二興趣比較重要啦~XD
: 雖然我當初的確是從大一下學期開始進入實驗室
: 學習像是南方墨點 西方墨點 PCR 養細菌 養細胞 養老鼠等等@@
: 但其實我覺得那段期間最主要的是學習wet lab的技術
: 但是沒有真正的學到怎麼做研究的想法wwwwwwww
: 反而是在住院醫師時才比較有感覺XD
: 其實可以多嘗試接觸不同領域或是課程
: 找到自己喜歡的東西培養成第二專長
: 大學時代的時間其實很多可以拿來做有趣的事情
: 我當初跑去修外系的高微 線代 離散
: 然後立定目標打星海到鑽石結果只有黃金中段....哈哈....嗚嗚...
: 上清交大的開放課程
: 交女朋友
: 學打桌球羽球~
: 就這樣渾渾噩噩的到了大六大七
: 接觸到了改變我整個生活的重要事件@@
: 學習 R
: 當初只是因為跟的實驗室主任問說你知道R嗎?要不要去學一下怎麼用它來統計?
: 然後我就很聽話的買了DataCamp的課程
: 完成的R programmer和R data scientist的track
: 結果我就慢慢的把生活中很多可以自動化的事物都用R來練習完成@@
: 想要統計 ---> R有滿滿的package來做想要的統計方式和視覺化
: 想要畫圖 ---> ggplot2真的很方便....
: 想要看股市 ---> R的爬蟲幫你抓每日股市資料
: (當然不小心每分鐘query太多次被鎖ip又是另一回事了...
: 請大家友善爬蟲...)
: 想要做ppt ---> R的markdown透過knitr自動抓資料統計作圖製成ppt
: (當CR時弄品管和daily報告很重要不然很花時間...)
: 想要查資料庫資料 ---> shiny的視覺化界面很棒可以橋接許多API
: .....
: 後來開始學習AI課程 也花了不少時間和精力去上Stanford的線上課程
: 發現之前無聊去外系上的課程剛好是在學AI時需要的@@ (線代 離散 微方 等等)
: 連自己現在在寫的AI相關paper部分也是在解機率分布...還好之前有上各種奇怪的課...: 總之我覺得可以嘗試探詢自己的興趣
: 把它發展成實際可以應用在生活或是醫學上的事物
: 畢竟自己的興趣才會有長期的動力和熱情來經營
: 能變成第二專長或是直接跟現在的工作連結更好XD


(浮出水面)

W 大經歷和我有點像耶,我也是資訊愛好者(握手),走放射科。

以個人經驗來說,醫療人會點程式有沒有用?個人經驗是有的,小弟自己弄了些東西:

1. 關鍵字搜尋引擎

有引擎前,蒐集 case 主要靠自己作筆記。有引擎後 keyword 和查詢條件丟下去 case
就噴出來。可能辛苦作筆記收了不曉得多久才能收一兩百個,引擎只要用正確的搜尋條件一分鐘就生出一千個。

2. 查資料自動化

最近和人合作做回溯研究,收案超過兩千個。這幾天弄出 RPA 機器人可以自動填病歷號查資料,申請通過正式上線。一樣的事情,別人可能要弄經費、請助理、花不知道多久搞定。我自己做可能電腦多開幾個晚上還不用想辦法找錢。

3. 各種自動化和改善工作流程

學會 Autohotkey,可以打 fu 自動變成 Advise follow-up,一鍵自動從其他表單帶入資料、一鍵文字自動排版...

隨著技能樹越來越深廣,能做的事情還能越來越炫炮,例如

https://www.youtube.com/watch?v=VV6W8LjA8tY&feature=youtu.be

幫普通表單程式加上改字型、拼字檢查、自動完成、顏色佈景...等功能。潛在應用的地方很多,例如 HIS 或 RIS 各式表單程式。

以前會想:這種事委託專門單位、學校、或是外包廠商不就能做?自己會的價值在哪裡?

後來發現專門單位可以非常忙,手上待處理的案件可以到四位數。需求如果對全院不夠重要、急迫不一定能可以做,可以做也可能要排隊,排隊成功程式開始做也可能要反覆修改處理眉角問題,每次修改可能又是另一個循環。學校或外包廠商做,要想辦法弄資源,弄計畫、請經費、etc,一個程式綁一堆東西,原始碼還可能在別人手上、以後只能一直投入。自己弄就沒有上述一堆問題、程式想改就開記事本改就好。

「又快又好」是可能形成價值的。以大規模撈 case 查資料做回溯性研究為例,別人流程是:

寫申請單委託資訊單位 -->

花時間排隊 -->
(可以等 很 久)

回來結果處理眉角問題、協商修正 * N -->
(用 nodule 查結果 Nodule、nodlue 沒撈到 etc.)

請助理一筆筆查資料整理 -->

生成那張跑統計的 Excel 表格。

而如果都能自己做呢?可能 IRB 通過的當天,下班前搜尋引擎就把 case 列出來了。然後多花幾個晚上用機器人把資料查好。最後用 python 字串、報表分析,很快就能統計好大部分資料,這時候可能別人還在排隊。大幅改善效率,就能大幅降低投入成本和時間,就能顯著提高研究成功率。這時哪怕作為醫生和研究者的本職技能都不頂尖,別人也會願意合作。

就算一時做不了這些事,起碼也能讓自己上班更輕鬆。別人花時間按 Enter 和空白幫報告排版還是從其他系統抄數字,你一鍵就無腦完成,更快下班不好嗎?如果你喜歡寫,替自己節省精力,創造機會的同時還能做喜歡的事,緩解 burnout 不香嗎?

所以個人認為如果本來就有寫程式的興趣,那就繼續鑽研深入,然後設法找自己周圍有必要但別人顧不到的事,看好政治和環境允許的限度,抓準機會切進去,programming
skill 不會虧待我們。

至於學哪些語言,小弟是學 Python 和 Autohotkey 為主。AHK 主攻辦公室自動化,
Python 補一些 AHK 不好做的事情,例如運用瀏覽器自動化測試套件自動點頁面之類。
Python 也可以銜接 Machine Learning 和 Deep learning。R...那個語法實在是不親切>"<。另外零碎玩過一些 Rust、C/C++、PHP 之類的東西,但這些對醫療職業可能就不那麼直接有用。

至於數學,小弟有點後悔沒趁年輕的時候補,最近鑽研 Deep learning 和統計都遇到數學的檻,回頭補同濟的高等數學。結果現在奔四體質變差很多,用腦一多就 tinnitus
甚至 vertigo,而且有些基礎的東西忘了還要「復健」。所以如果還在學校,學習數學其實是好選擇。程式語法那些在有明確目的的情形下快速入門不難,但數學就不行。線性代數和微積分剛好也是現在 deep learning 會用到的東西。

最後針對一開始提問的 A 大補充一點。建議多學些通識,成績排名關係到 apply,高年級的專業課其實很多老師不會太為難。所以成績好壞可能相差不多。大一大二的通識課有可能變成影響最終排名的關鍵。所以大一二多弄些營養學分,這是重要、不難做、但有可能被忽略,也是小弟當年忽略的。

完結灑花~


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Usayhiisayha07/10 16:08推推

PorscheAG07/10 16:19醫院的電腦系統可以讓你這樣搞?

當然要依循院內規定啊,經過長官和院方同意才能合法上線。 最大宗的搜尋引擎在拿到 data 以前,還寫了裝滿模擬資料的模擬系統去 demo 證明程式 真的可以落地,也正式諮詢過院方法務釐清適法性、才有後續的資料匯入和上線。

※ 編輯: d8888 (118.171.179.24 臺灣), 07/10/2022 16:34:33

whs200907/10 16:42握手XD 其實我的入門語言是VB 接著因為設計機器人行走路

whs200907/10 16:42徑多學了出淺的c++ 後來學統計開始學R 為了介面設計也有

whs200907/10 16:42碰javascript 最近因為AI 也學了python 不過我都很偷懶

whs200907/10 16:42用R橋接各種程式語言 (reticulate -> python, V8 -> jav

whs200907/10 16:42ascript, Rcpp -> c++) XDDD 重度R使用者...

我倒是 C/C++ 入手的,高中打演算法比賽用。R 唸研究所的時候學過但語法不適應,加 上 Python 真的很萬用我就變堅貞 python 黨 XDDDD。R 有 V8 和 C++ binding 我還真 不知道 XDDD

whs200907/10 16:45不過python用beautiful soup自動化網頁真的比R用Rseleni

whs200907/10 16:45um或是rvest 好很多.... 不過如果要橋接用headless 的dr

whs200907/10 16:45iver 好像還是要回歸用selenium @@ 大大應該是用headles

whs200907/10 16:45s 吧 不然看到一個頁面在旁邊跳來跳去其實蠻幹擾的XD

網頁部份我是 python + selenium 做,我反而刻意不用 headless,因為 headless 很容 易讓別人看不懂在幹什麼,反而不利申請。 能跳出頁面給別人看在幹麻,反而比較好說服別人我只是用程式模擬了鍵盤滑鼠能做的事 情(點連結,填申請表單),沒繞過任何權限控管,也不是原理不明的駭客程式。

※ 編輯: d8888 (118.171.179.24 臺灣), 07/10/2022 17:08:23

MosesMoody07/10 18:02跪了 好厲害

redmetal07/10 18:45雖然我不是工程師 但這篇文看起來真的挺不錯的對吧

Redbeansauce07/10 19:54雖然這是醫學生版

sepsisshock07/10 22:07其實數學好壞 跟deep learning做的好不好只有部分相

sepsisshock07/10 22:07關 deep learning要做好 data品質非常重要 再來就是

sepsisshock07/10 22:07要有很多人力測試模型跟調參 數學大概懂個原理就可以

sepsisshock07/10 22:07上了 深度學習就是疊積木XD

Irene199207/10 23:27覆議數學真的很重要

whs200907/10 23:49如果是transfer learning的確數學不需要用上太多@@ 不過

whs200907/10 23:49如果要自建loss function, lambda layer或是建立tensor

whs200907/10 23:49function等等還是會需要用到的 或是要做圖像分析 邊界偵

whs200907/10 23:49測 機率分佈回歸以及 post model data analysis 也需要

whs200907/10 23:49蠻多數學的 這部分很看研究主題

whs200907/10 23:54同意Data品質和data diversity才是重點 不過在訓練時抽

whs200907/10 23:54樣比重 邊界難訓練資料調整和訓練過程的learning rate變

whs200907/10 23:54化也會回歸到數學XDD 雖然已經有很好的資料庫可以直接用

DatGG07/11 01:47謝謝學長分享

MicroGG07/11 08:13感謝我爸早秋,讓我早生了幾年...

Toeic19507/11 08:18推神人

Townshend07/11 12:18這麼強當初應該要讀二類 出國當Google工程師的

tessa16407/11 18:58好厲害!想問如果離開學校在醫院工作中,有哪些管道可

tessa16407/11 18:58以學習得如此深入?

最重要的是有程式可以解決、帶來明顯收益的痛點 本身也有強烈興趣可以耐住鍛鍊的過程 學習資料方面 AHK 看官網和論壇 Python 人工智慧或網頁自動化 則是學人工智慧和網頁自動化線上課程 Python 算是附帶精進 語言本身並不是最重要的,重要的是解決問題 然後不管什麼語言 都要抄他人程式碼從中學習 臨摹久了搭配時常回顧 就自然有自己的一套

※ 編輯: d8888 (59.127.72.143 臺灣), 07/12/2022 12:33:42

whs200907/12 12:54我推薦DataCamp線上課程 對於學習寫程式幫助很大 也可以

whs200907/12 12:54自己找想學的主題或是課程

whs200907/12 12:54另外如果是學習理論知識的話 大推交通大學的開放課程 我

whs200907/12 12:54的很多數學基礎是在上面一堂一堂慢慢學的 而且那邊也會

whs200907/12 12:54有講義可以跟著學生一起上課 另外Stanford也有對於deep

whs200907/12 12:54learning 的很多線上課程可以學 不管是自己花錢買課程或

whs200907/12 12:54是看他們釋出的都可以

d888807/12 13:27感謝樓上推薦 <(_ _)>

applejuicy07/13 17:33謝謝各位前輩的建議!