看你想往那個方向偏了。

如果你要偏向專業醫學，那我就沒啥建設性的意見。

如果你往計算機偏，那可以有很多方向。

資料統計分析。

簡單到統計表格，各項指標記錄，然後統計做報表。

分析類的。

自然語言處理，各種病歷單，輸入進去一個word文字類，自己提取出一個結構化的表格。

資料分析，病人的某一項指標異常時與某一類病的關係。分析出來指標到在某個值區間，來判斷有沒有得某種病。

預測，到某個病人得了某一種病。你實時的記錄病人體內的某一項物質（假如舉例∶血小板）的變化情況。記錄很多的資料量以後，可以對新的同種疾病病人的該項物質進行預測，判斷變化趨勢。

機器學習對病人拍的片子分析。

影象處理方面應用，機器比人眼看的肯定更細。

比如針對腫瘤，透過給機器輸入大量人工判斷好的，有腫瘤的資料圖片和大量無腫瘤的圖片資料，讓機器學習。然後給一個新的片子讓機器判斷，這是不是有腫瘤。

個人理解，有誤請批評指正。

既然你喜歡計算機又可以自學python的話，說明興趣這個條件你已經完全掌握了。你對統計學又有自己的優勢，那麼的程式設計思維也具備了。那麼你完全可以學習python了。

學習python的話是很有優勢的，目前也比較火的語言，並且python是有資料分析的，並且如果你學習了之後以後進軍大資料行業也是可以的，大資料工程師就更加的吃香了，學習python是能找到很多工作的，但是具體要看你自身的發展。

至於考研的話，還是要根據你自己的想法咯，學歷高點還是有好處！

提一個可供參考的發展方向：智慧醫療。在需要結合資料、人工智慧與醫學專業的新的專業方向方面，智慧醫療可能是最有前景得了。簡單來說，傳統醫學作為一個高度經驗性職業的時代正在逐漸過去，如今的醫生，更多地是依靠形形色色的醫療裝置進行診斷與治療（外科醫生除外）。但是，因為醫療資源分佈的不平衡，尤其是醫生個人經驗的限制，無論憑藉經驗還是醫療裝置的診斷都難以避免誤區，這體現在兩個方面：一方面，偏遠的小醫院可能沒有大量高素質醫生，在對診斷結果的分析和處理方面存在大量的資源短缺；另一方面，即使對於經驗豐富的醫生來說，在一些罕見的病例上也可能因為缺乏相關經驗和知識而誤診。而基於大資料的智慧醫療則是解決這幾個問題的關鍵。基於大量案例、診斷結果等資料的人工智慧，透過機器學習而成為合格的機器人醫生，為病人提供診斷服務，即是可行的也是應該的。在葛文徳的醫生三部曲中，講到過兩個故事，一個是IBM（好像是）副Quattroporte透過機器學習系統為自己診斷的故事，與專家會診的結果一般無二，另一個是巴基斯坦還是哪裡的醫生，因為看過實習醫生豪斯這部美劇，而很偶然的診斷出一個非常罕見的病例。在人工智慧方向上，Python又是最有力的工具之一，而統計學也是必不可少的工具之一，因此，如果可以往這個方向發展，同時具備專業性與人工智慧技術，未嘗不是一個好的選擇。是否應該考研並沒有必然的答案，如果有從事這個方向研究的老師當然可以考研深造，但至少，學習python以及人工智慧方面的知識是非常有必要的。

先做醫生 然後 做人工智慧分析所有病例 做疾病提前預測

模型成功的話 運氣好諾貝爾獎應該可以

不過過程比較長