Re: [問題] 請教各位學長姐及醫師前輩

[d8888 (Don)]

※ 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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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.171.179.24 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/medstudent/M.1657438816.A.299.html
推 Usayhiisayha: 推推
推 PorscheAG: 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
推 whs2009: 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
→ whs2009: 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
→ whs2009: 碰javascript 最近因為AI 也學了python 不過我都很偷懶
→ whs2009: 用R橋接各種程式語言 (reticulate -> python, V8 -> jav
→ whs2009: ascript, 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


→ whs2009: 不過python用beautiful soup自動化網頁真的比R用Rseleni
→ whs2009: um或是rvest 好很多.... 不過如果要橋接用headless 的dr
→ whs2009: iver 好像還是要回歸用selenium @@ 大大應該是用headles
→ whs2009: s 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
推 MosesMoody: 跪了 好厲害
推 redmetal: 雖然我不是工程師 但這篇文看起來真的挺不錯的對吧
推 Redbeansauce: 雖然這是醫學生版
推 sepsisshock: 其實數學好壞 跟deep learning做的好不好只有部分相
→ sepsisshock: 關 deep learning要做好 data品質非常重要 再來就是
→ sepsisshock: 要有很多人力測試模型跟調參 數學大概懂個原理就可以
→ sepsisshock: 上了 深度學習就是疊積木XD
推 Irene1992: 覆議數學真的很重要
推 whs2009: 如果是transfer learning的確數學不需要用上太多@@ 不過
→ whs2009: 如果要自建loss function, lambda layer或是建立tensor
→ whs2009: function等等還是會需要用到的 或是要做圖像分析 邊界偵
→ whs2009: 測 機率分佈回歸以及 post model data analysis 也需要
→ whs2009: 蠻多數學的 這部分很看研究主題
→ whs2009: 同意Data品質和data diversity才是重點  不過在訓練時抽
→ whs2009: 樣比重 邊界難訓練資料調整和訓練過程的learning rate變
→ whs2009: 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
推 DatGG: 謝謝學長分享
推 MicroGG: 感謝我爸早秋，讓我早生了幾年...
推 Toeic195: 推神人
推 Townshend: 這麼強當初應該要讀二類 出國當Google工程師的
推 tessa164: 好厲害！想問如果離開學校在醫院工作中，有哪些管道可
→ tessa164: 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
推 whs2009: 我推薦DataCamp線上課程 對於學習寫程式幫助很大 也可以
→ whs2009: 自己找想學的主題或是課程
→ whs2009: 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
→ whs2009: 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
→ whs2009: 有講義可以跟著學生一起上課 另外Stanford也有對於deep
→ whs2009: learning 的很多線上課程可以學 不管是自己花錢買課程或
→ whs2009: 是看他們釋出的都可以
→ d8888: 感謝樓上推薦 <(_ _)>
推 applejuicy: 謝謝各位前輩的建議！