甚至在大流行开始之前，医疗保健行业就在社会中发挥着重要作用。技术部门一直与医疗保健部门合作，以提高生活质量。许多人可能将此归因于更广泛的主题，如人工智能和机器学习，但许多人没有意识到像编程语言这样简单的事情促成了这一原因。
使这成为可能的编程语言是Python。这种说法可能会让一些人感到困惑，编程语言本身如何导致这一原因？本文将尽最大努力帮助您了解Python如何在幕后做到最好。
多功能性和灵活性
Python的多才多艺是众所周知的事实，仅看统计数据就表明它是使用最广泛的语言之一，但这对医疗保健行业有何帮助？ Python有助于创建各种用途所需的任何类型的在线和离线应用程序。尽管这并不是什么新鲜事，因为这是大多数应用程序所做的，但在医疗保健领域，它因其灵活性而受到高度重视。满足各种需求的直观应用程序在该领域至关重要，远远超过任何不相关的应用程序。紧急情况可能在任何时间和任何情况下发生，如果以复杂的方式对应用程序进行编码，则会导致相当不希望的情况。
分析
对各种报告的分析对于在任何情况下就如何进一步进行做出明智的决定至关重要。这一点的重要性在医疗保健领域得到进一步放大。众所周知， Python是这方面最好的语言之一，这也归因于数据科学家也更喜欢用它来分析数据集的事实。因此，该语言在这种情况下也很有价值。 NumPy 和 SciPy 等Python库是该函数的最佳库之一。
信息安全
对于与医疗保健相关的数据，安全性绝对重要。在该领域开发解决方案时，信息安全通常是一个重要的标准。然而， Python再次被证明是有用的，因为它的框架允许安全地交换信息，除此之外，它还需要通过遵循 HIPAA 的合规性来验证集成数据以获得更好的体验。因此，不会因此而发生违规。
有用的Python工具箱
该领域目前正在使用各种Python工具箱：
1. 脾气暴躁
这是一个流行的工具箱，已知适用于混合脑机接口。它在实时情况下具有很强的能力。它利用了 BCI 社区常用的最佳算法以及广泛采用的信号处理方法。最好的部分是它是开源的，因此大众很容易获得。
它用于 EEG（脑电图）和 EMG（肌电图）分析。它也被证明可用于执行在线混合 BCI 实验。 Gumpy 还可用于可视化和解码，其中它采用各种深度学习技术进行有效解码。
它有 7 个主要模块，增加了其多功能性：
- 数据集模块
- 信号处理模块
- 绘图模块
- 验证模块
- 特征提取模块
- 分类模块
- 深度学习模块
2. MNE-Python
就像 Gumpy 一样，MNE-Python 用于处理神经生理学数据。它也是开源软件。它用于 EEG、MEG、ECoG、NIRS 和许多其他方面的可视化、分析、编码和不同方面的估计。它被世界上许多实验室广泛使用和改进。 MNE 本质上是模块化的，这使得用户更容易找到他们需要的确切模块，因为它是按处理上下文组织的。
当用户在一个或多个Python脚本中组装分析管道时，它的效果最好。这是因为它具有良好的数据探索交互绘图能力。它还可以与科学的Python库集成。
3. 龙
这是另一个用Python制作的 BCI 工具箱。尽管 Wyrm 不像 Gumpy 或 MNE-Python 那样流行或通用，但在 BCI 工具箱领域中，它确实完成了相当多的基本任务。它具有实时功能，也可以很容易地与其他平台集成。它包括用于信号处理的频谱图、通道选择、滤波器和基线去除算法。
许多人可能不知道Python在医疗保健领域的幕后做出了怎样的巨大贡献，但它已经做出了值得称道的贡献，其潜力得到了认可和好评！