医学生不学数学，为何还那么难或说辛苦，难度究竟在哪

医学生需要掌握大量的医学知识和技能，这些知识和技能涉及到众多科学学科，包括生物学、化学、物理学等。数学在医学中也非常重要，例如，医学生需要掌握统计学知识，以便分析医学数据和研究结果。此外，医学生还需要学习如何计算药物剂量和输液速度等。因此，医学生需要学习数学，但是难度在于医学知识本身就是非常繁琐和复杂的，需要花费大量的时间和精力来学习和掌握。此外，医学生还需要进行大量的实践操作和临床实习，这也增加了他们的工作负担和难度。

相关问题

医学生r语言学习笔记

根据引用中提到的信息，R语言是一个用于统计分析和绘图的语言和操作环境，适合用于医学领域的统计计算和统计制图。根据引用中提到的信息，Day01是关于零基础自学R语言的教程，可以从R软件安装开始学习。另外，根据引用中提到的信息，survminer包可以用于实现生存分析及可视化。因此，根据这些信息，医学生学习R语言的笔记可能包括以下内容：

1. R软件的安装和配置
2. R语言的基本语法和数据类型
. R语言中的统计分析方法和函数
4. 使用R进行数据处理和数据可视化
5. 使用survminer包进行生存分析和结果可视化
6. 医学相关的统计分析案例和实例

请注意，这只是一些可能的学习笔记内容，具体的学习内容可能因课程的结构和教学目标而有所不同。

联邦学习在医疗不平衡数据集中的应用

联邦学习是一种用于解决数据隐私和数据分散问题的机器学习技术，它可以在不将原始数据集共享的情况下进行模型训练和共享。

在医疗领域中，由于数据涉及敏感的医疗信息，因此数据共享和数据集成的难度很高，导致医疗数据的不平衡性。一些地区或医院可能拥有大量数据，而其他地区或医院则可能缺乏数据。这种不平衡数据集使得传统的机器学习方法很难取得好的结果。

联邦学习可以通过在本地设备上训练模型，将模型更新上传到中心服务器，从而避免将原始数据共享。这种方法可以解决医疗数据隐私和数据不平衡的问题，同时可以提高模型的准确性和稳定性。

例如，联邦学习可以用于训练肺部CT扫描图像的分类器，这样可以避免将原始CT扫描共享，同时可以利用多个医院的数据来训练分类器。这种方法可以改善医疗数据的不平衡性，从而提高模型的性能。