تجویز کد: چرا پایتون باید بخشی از کوریکولوم دانشکده های پزشکی باشد؟

ظهور “پزشک-مهندس” ها

تا دهه گذشته، ابزار اصلی یک دانشجوی پزشکی گوشی پزشکی (Stethoscope) و کتاب های ضخیم آناتومی بود. اما امروز، با دیجیتالی شدن پرونده های سلامت، ظهور توالی یابی ژنوم (NGS) و ورود هوش مصنوعی به رادیولوژی، ابزارها تغییر کرده اند.

سوالی که مطرح می شود این است: آیا پزشک آینده فقط باید “مصرف کننده” تکنولوژی باشد یا باید زبان آن را بفهمد؟

پایتون (Python) دقیقا همان زبانی است که به پزشکان قدرت می دهد تا داده های بالینی را تحلیل کنند، تصاویر پزشکی را پردازش کنند و در پژوهش های خود به استقلال برسند.

در این مقاله علمی، کاربرد پایتون را در آموزش پزشکی مدرن بررسی می کنیم.

۱. رهایی از کابوس آمار در پایان نامه ها (Data Analysis)

بخش بزرگی از دوران تحصیل پزشکی صرف پژوهش و نوشتن پایان نامه می شود. دانشجویان اغلب مجبورند برای تحلیل های آماری ساده (مثل T-Test یا رگرسیون) هزینه های گزافی به آماریست ها بپردازند یا با نرم افزارهای پیچیده ای مثل SPSS دست و پنجه نرم کنند.

پایتون با کتابخانه Pandas، تحلیل داده های بالینی را به کاری ساده و لذت بخش تبدیل می کند.

مثال کاربردی: تحلیل ریسک بیماری قلبی

فرض کنید دانشجویی می خواهد از یک فایل اکسل شامل اطلاعات ۱۰۰۰ بیمار، افرادی که قند خون بالا و BMI خطرناک دارند را جدا کند:

import pandas as pd



# بارگذاری داده های بیماران

# فرض کنید ستون ها شامل: Age, Glucose, Weight, Height هستند

data = pd.read_csv('patients_data.csv')



# محاسبه شاخص توده بدنی (BMI) برای همه بیماران با یک خط کد

data['BMI'] = data['Weight'] / (data['Height'] / 100) ** 2



# فیلتر کردن بیماران پرخطر (قند بالای ۱۲۰ و چاقی)

high_risk_patients = data[ (data['Glucose'] > 120) & (data['BMI'] > 30) ]



print(f"تعداد بیماران پرخطر شناسایی شده: {len(high_risk_patients)}")

# نمایش ۵ نفر اول برای بررسی

print(high_risk_patients.head())content_copy python

تاثیر آموزشی: دانشجو به جای اینکه ساعت ها در اکسل سلول ها را رنگی کند، با منطق کدنویسی یاد می گیرد که چگونه داده ها را تمیز و تحلیل کند.

۲. پردازش تصاویر پزشکی (Medical Imaging)

رادیولوژی دیجیتال یعنی تبدیل عکس رادیوگرافی به ماتریس های اعداد. دانشجوی پزشکی که پایتون بداند، درک عمیق تری از نحوه عملکرد MRI و CT Scan پیدا می کند. آن ها می توانند با پایتون الگوریتم های ساده ای بنویسند که تومورها یا شکستگی ها را واضح تر (Enhance) کند.

استفاده از کتابخانه هایی مثل pydicom برای خواندن فایل های استاندارد پزشکی (DICOM) ضروری است.

مثال آموزشی: تشخیص لبه ها در تصویر MRI

کد زیر (با استفاده از کتابخانه scikit-image) نشان می دهد کامپیوتر چگونه لبه های یک بافت را در عکس می بیند:

from skimage import io, filters

import matplotlib.pyplot as plt



# بارگذاری تصویر اسکن مغز (به صورت سیاه و سفید)

mri_image = io.imread('brain_scan.jpg', as_gray=True)



# اعمال فیلتر Sobel برای پیدا کردن لبه ها (مرز بین بافت ها)

edges = filters.sobel(mri_image)



# نمایش تصویر اصلی و تصویر پردازش شده

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax1.imshow(mri_image, cmap='gray')

ax1.set_title('تصویر اصلی')

ax2.imshow(edges, cmap='gray')

ax2.set_title('تشخیص لبه ها با پایتون')

plt.show()content_copy python

تاثیر آموزشی: این کار “جادوی” پشت دستگاه های پزشکی را از بین می برد و به دانشجو دید علمی نسبت به پردازش تصویر می دهد.

۳. پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Driven Diagnostics)

آینده ی پزشکی، سیستم های پشتیبان تصمیم گیری (CDSS) است. پزشک آینده نباید کورکورانه به هوش مصنوعی اعتماد کند؛ او باید بداند مدل با چه دقتی (Accuracy) و حساسیتی (Sensitivity) کار می کند.

آموزش پایتون و کتابخانه scikit-learn به دانشجویان کمک می کند تا مفاهیم پایه یادگیری ماشین (Machine Learning) را درک کنند.

مثال: پیش بینی دیابت

ساخت یک مدل ساده که بر اساس سن و فشار خون، احتمال دیابت را حدس می زند:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

import numpy as np



# داده های آموزشی (مثال ساده)

# [سن، فشار خون]

X_train = np.array([[25, 110], [50, 140], [30, 120], [60, 160]])

# 0: سالم، 1: دیابت

y_train = np.array([0, 1, 0, 1])



# ساخت مدل هوش مصنوعی

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, y_train)



# پیش بینی برای یک بیمار جدید (۴۵ ساله با فشار ۱۳۰)

new_patient = np.array([[45, 130]])

prediction = model.predict(new_patient)



result = "مشکوک به دیابت" if prediction[0] == 1 else "سالم"

print(f"نتیجه پیش بینی برای بیمار جدید: {result}")content_copy python

۴. بیوانفورماتیک و ژنتیک (Genomics)

در عصر پزشکی شخصی سازی شده (Personalized Medicine)، تحلیل رشته های DNA حیاتی است. رشته های DNA چیزی جز رشته های متنی طولانی (AGCT…) نیستند و پایتون قدرتمندترین زبان برای پردازش متن است.

دانشجویان می توانند با پایتون جهش های ژنتیکی (Mutations) را در هزاران خط کد ژنتیکی در کسری از ثانیه پیدا کنند.

dna_sequence = "ATGCGATCGATCGATCGTAGCTAGCTAGCTAGCT"

target_mutation = "TAG"



# شمارش تعداد تکرار یک توالی خاص

count = dna_sequence.count(target_mutation)

print(f"توالی جهش '{target_mutation}' {count} بار در ژنوم یافت شد.")content_copy python

نتیجه گیری: پزشک دانشمند (The Physician-Scientist)

آموزش پایتون در دانشکده های پزشکی به معنای تبدیل پزشکان به برنامه نویس حرفه ای نیست. هدف، تربیت پزشکانی است که سواد داده (Data Literacy) دارند.

وقتی یک پزشک پایتون بداند:

1. پژوهشگر بهتری است: چون وابسته به دیگران برای تحلیل داده نیست.
2. تشخیص دهنده بهتری است: چون محدودیت ها و خطاهای هوش مصنوعی را می شناسد.
3. مدیر بهتری است: چون می تواند فرآیندهای تکراری بیمارستان را اتوماتیک کند.

سخن پایانی دکتر قلی زاده:

استتوسکوپ دیجیتال قرن ۲۱، زبان پایتون است. اگر می خواهیم سیستم درمانی ما از “درمان محور” به “پیشگیری محور و هوشمند” تغییر کند، باید الفبای این تغییر را که همان کدنویسی است، به دانشجویان پزشکی بیاموزیم.