•系统学习临床试验统计学设计与分析、生物信息学课程，完成‘临床数据科学’微专业项目，参与院级R语言/Shiny可视化竞赛并获奖。
•作为研究生会学术部干事，发起‘医学数据与临床决策’跨学科沙龙，邀请临床医生与算法工程师分享案例，累计举办6场，参与超300人次。
•在导师课题组负责多中心糖尿病随访队列的数据清洗、缺失值多重插补与一致性核查，使用R构建自动化报告模板，将数据整理效率提升40%。
•毕业课题利用XGBoost建立术后感染预测模型，结合SHAP进行特征解释，模型AUC达0.86，相关成果已整理投稿至临床信息学期刊。
•负责全院门诊与住院临床数据的集中采集与治理，搭建多源异构数据汇聚仓库，覆盖患者基础信息、检验检查、用药记录等核心维度。
•基于Python与SQL构建自动化清洗流程，对缺失值、异常值进行标注与修正，使数据可用率从69%提升至92%。
•开发基于Logistic回归和GBM的辅助诊断模型，针对早期脑卒中识别率达到87%，并为科室提供个性化预警。
•深入呼吸内科、神经内科等临床团队，完成8个单病种数据分析专题，产出月度运营及科研支持报告20余份。
北京某健康数据科技有限公司 - 数据分析部创新企业
2019.07-2021.06
临床数据分析开发主管临床数据平台研发研究项目管理
北京
•带领5人分析小组，承接3家创新药企的真实世界研究项目，按时保质交付全部结题报告。
•主导设计临床数据分析平台整体架构，引入数据分域分层及指标标准化机制，分析任务交付周期缩短40%。
•对接药企医学团队，定制开发不良事件自动识别模块，累计捕获潜在安全信号12类，获申办方好评。
•建立贯穿数据采集、清洗、统计报告的全流程质量管控体系，客户稽查零重大发现。
脑卒中早期预警多中心研究项目 - 数据分析核心成员
2017.01-2018.12
•参与国家科技支撑计划子课题，接入4家协作医院共1.8万例脑卒中患者数据。
•利用Python完成特征工程，结合缺失森林算法处理缺失值，构建梯度提升模型预测发病风险。
•识别出血压变异、房颤史等6项独立危险因素，为临床高危人群筛查提供量化依据。
•项目成果在中华医学会神经病学分会年会作壁报交流，并获评优秀论文。
抗肿瘤药物安全信号监测平台开发项目 - 项目负责人
2020.01-2020.12
•主导某跨国药企免疫检查点抑制剂上市后安全性监测系统的需求梳理与原型设计。
•梳理出包括AE术语映射、严重程度分级、因果关系评估在内的21项功能点，确定开发优先级。
•采用Vue和Flask构建前后端分离系统，集成Plotly实现安全信号动态可视化，支持多维度追溯。
•平台上线3个月，药物不良事件报告处理周期从平均7天缩短至2天，人工编译工作量降低65%。
临床数据合规与安全实践:
在肿瘤临床试验数据管理项目中，主动制定并执行数据最小化访问策略，部署字段级脱敏与加密传输方案；每季度组织权限自查和合规培训，并通过一次模拟监管审计，确保数据生命周期符合ICH-GCP及GDPR要求。
