医学生想学编程，可以考虑以下几个方向：
Python编程
适用性：Python是一种简单易学的编程语言，广泛应用于科学计算和数据处理领域。对于医学领域来说，Python可以用于数据分析、图像处理、机器学习等方面。
推荐库和工具：NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库对于处理医学数据非常有用。
R语言
适用性：R语言主要用于统计分析和数据可视化，对于医学研究和临床数据分析非常有用。
推荐工具：RStudio，这是一个用于R语言的集成开发环境，可以帮助你更高效地进行数据分析。
MATLAB
适用性：MATLAB主要用于科学计算和数据处理，对于医学图像处理和信号处理有很高的适用性。
推荐应用：MATLAB在医学图像分析、信号处理和模型仿真等方面具有广泛应用。
数据库
适用性：学习数据库管理系统（如SQL）可以帮助医学生更好地管理和查询医学数据。
推荐工具：MySQL、PostgreSQL等，这些数据库系统可以用于存储和检索大量的医疗数据。
数据科学与人工智能
适用性：医学领域的大量数据需要进行分析和挖掘，数据科学和人工智能技术可以帮助你从中发现规律和模式。
推荐技术：数据清洗、特征工程、模型训练和评估，以及深度学习和自然语言处理等人工智能技术。
医学图像处理
适用性：学习医学图像处理可以帮助你理解和应用各种图像处理算法和技术，如图像增强、分割和配准等。
推荐工具：ITK、OpenCV、SimpleITK等，这些工具可以用于医学图像的处理和分析。
网络安全与隐私保护
适用性：随着医疗信息系统的普及和互联网的发展，医疗数据的安全和隐私保护变得尤为重要。
推荐技术：学习网络安全和隐私保护的知识，了解常见的网络攻击和防御方法，以及医疗数据的加密和隐私保护技术。
建议
选择方向：根据个人兴趣和职业规划，选择一个或多个适合自己的编程方向进行深入学习。
系统学习：有系统地学习相关知识和技术，可以通过阅读书籍、参加在线课程、参与实际项目等方式进行。
实践应用：将学到的编程知识应用到实际的医学问题中，如数据分析、图像处理、医疗应用程序开发等，以加深理解和掌握。
持续学习：编程是一个不断发展的领域，保持持续学习的态度，不断更新和扩展自己的知识和技能。