近年來，人工智能技術的快速發展正在改變醫學診斷的方式。Python作為一種常用的編程語言，被廣泛應用于疾病診斷領域，通過對患者的數據進行分析和建模，幫助醫生更快速、準確地檢測疾病。

Python的應用可以幫助醫生提高患者的診斷準確率和效率，比如在癌癥診斷中，可以通過AI算法和Python編程語言來進行腫瘤組織的分類，判斷癌細胞的惡性程度以及預測病情的進展。在預測心臟病發病率上，Python也可以通過建立分類模型，將患者的信息作為輸入，實現對心臟病發病率的智能預測。

下面是一個Python代碼示例，該代碼可以實現對患者的病情進行簡單的分類和預測。

import pandas as pd 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
data = pd.read_csv("patient_data.csv") 
#特征選擇
features_cols = ['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol', 'thalach'] 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[features_cols], data['diagnosis'], test_size=0.3, random_state=1) 
#利用決策樹分類器進行預測
clf = DecisionTreeClassifier() 
clf = clf.fit(X_train,y_train) 
y_pred = clf.predict(X_test) 
print("預測結果：", y_pred)

此代碼創建了一個基于客戶數據的決策樹分類模型，可預測患者是否患有某種疾病。該模型可以在醫生的指導下完成，從而幫助醫生進行精確的預測和分析，以更好地為患者提供醫療服務。