Python 기초 — 의사를 위한 첫 번째 코딩 수업
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한줄 요약
Python은 의료 AI 생태계의 공용어다 — 설치부터 혈당 분류 코드까지 30분이면 시작할 수 있다.
왜 Python인가
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, LangChain — 의료 AI에 쓰이는 거의 모든 라이브러리가 Python으로 작성되어 있다. 논문 코드를 재현하거나, AI API를 호출하거나, 임상 데이터를 분석할 때 Python이 사실상 표준이다.
R은 통계에 강하고, Java는 병원 EMR 시스템에 많이 쓰이지만, 처음 배우기 쉽고 AI 도구와 연동이 가장 편한 언어는 Python이다.
설치
- python.org → 최신 버전 다운로드 및 설치 (Windows: “Add to PATH” 체크)
- code.visualstudio.com → VS Code 설치
- VS Code에서 Python 확장(Extension) 설치
터미널에서 확인:
python --version
# Python 3.12.x변수 — 환자 정보를 저장하는 공간
변수는 환자 차트의 한 칸이라고 생각하면 된다.
# 환자 기본 정보
patient_name = "김철수"
age = 45
height = 172.5 # cm
weight = 78.0 # kg
is_diabetic = True # 당뇨 여부
print(patient_name, ":", age, "세")
# 출력: 김철수 : 45 세리스트 — 환자 목록
# 외래 대기 환자 목록
waiting_patients = ["김철수", "이영희", "박민준", "최수진"]
print(waiting_patients[0]) # 김철수 (첫 번째)
print(len(waiting_patients)) # 4 (총 인원)
waiting_patients.append("정다은") # 추가
print(waiting_patients)딕셔너리 — 환자 차트
키-값 쌍으로 구성된 딕셔너리는 환자 차트와 구조가 같다.
patient_chart = {
"name": "김철수",
"age": 45,
"chief_complaint": "우하복부 통증",
"bp": "130/85",
"hba1c": 7.2
}
print(patient_chart["chief_complaint"]) # 우하복부 통증
patient_chart["diagnosis"] = "급성 충수염 의증" # 새 항목 추가함수 — 의료 프로토콜
같은 처치를 반복하지 않듯, 반복되는 코드는 함수로 만든다.
def calculate_bmi(weight_kg, height_cm):
"""BMI 계산 함수"""
height_m = height_cm / 100
bmi = weight_kg / (height_m ** 2)
return round(bmi, 1)
bmi = calculate_bmi(78, 172)
print("BMI:", bmi) # BMI: 26.4조건문 — 임상 의사결정
def classify_blood_glucose(glucose_mg_dl):
"""공복혈당 분류 (ADA 기준)"""
if glucose_mg_dl < 100:
return "정상"
elif glucose_mg_dl < 126:
return "공복혈당장애 (전당뇨)"
else:
return "당뇨병 의심 — 추가 검사 필요"
# 실제 사용
glucose = 118
result = classify_blood_glucose(glucose)
print(f"공복혈당 {glucose} mg/dL → {result}")
# 출력: 공복혈당 118 mg/dL → 공복혈당장애 (전당뇨)실습: BMI + 혈당 동시 평가
def patient_metabolic_summary(name, weight, height, fasting_glucose):
bmi = calculate_bmi(weight, height)
glucose_status = classify_blood_glucose(fasting_glucose)
print(f"=== {name} 대사 요약 ===")
print(f"BMI: {bmi} → {'비만' if bmi >= 25 else '정상 범위'}")
print(f"혈당: {fasting_glucose} mg/dL → {glucose_status}")
patient_metabolic_summary("김철수", 78, 172, 118)이 코드를 VS Code에서 실행하면 즉시 결과를 확인할 수 있다.
핵심 정리
- Python은 의료 AI 생태계의 표준 언어 — 먼저 배울 이유가 충분하다
- 변수/리스트/딕셔너리는 환자 정보, 환자 목록, 환자 차트에 각각 대응한다
- 함수는 반복되는 의료 프로토콜을 코드로 표현한 것이다
- 조건문(
if/elif/else)은 임상 의사결정 흐름과 동일한 구조다 print()로 언제든 중간 결과를 확인하는 습관을 들여라