•主导肺结节CT影像辅助检测项目，设计三维卷积网络与注意力融合模块，将结节检出的敏感性从0.87提升至0.93，模型可在低算力工作站实时运行，相关论文被领域内会议接收。
•组织“医学AI模型可解释性”学术沙龙，邀请临床医生与算法工程师共同参与，形成10余份需求文档，并推动跨团队协作获得校级医学创新实践优秀项目。
东软医疗 - 人工智能研发部国产高端医疗设备制造商国家高新技术企业
2017.07-2020.12
医疗器械人工智能研发工程师医学影像AI模型迭代临床验证
北京
•负责公司CT影像智能辅助诊断系统的核心算法研发。基于82万份肺部CT影像数据，采用改进的U-Net++卷积网络对肺结节进行自动分割，将结节检出率提升至96.5%，图像后处理时间由平均120秒压缩至35秒，显著提升医生阅片效率。
•与放射科专家建立联合迭代机制，围绕临床反馈完成12轮模型更新，每次更新后结节良恶性分类的AUC值平均提升1.5%~2.3%，产品在两家三甲医院完成临床验证。
•带领6人攻关小组解决小目标病灶漏检难题，提出多尺度特征融合模块，申请发明专利3项，其中1项已获授权。
万东医疗 - 人工智能研发中心智能影像设备供应商国际化布局
2021.01-至今
医疗器械人工智能研发工程师多模态医学图像模型工程化质量与认证
北京
•负责新一代便携式超声设备的人工智能功能开发。针对超声图像信噪比低的痛点，引入基于ResNet的迁移学习框架，利用ImageNet与MIMIC-CXR数据集进行预训练，使仅有500例小样本数据集上弹性成像分类准确率提升18%，人工标注成本降低约30%。
•搭建跨平台算法自动化测试体系，制定覆盖GPU/CPU/嵌入式NPU等六类硬件的测试标准，完成11轮回归测试，算法在低算力设备上的推理耗时波动小于5%，产品顺利通过CE认证相关评估。
•累计参加行业会议4次，将半监督学习、模型量化等6项前沿技术引入研发管线，使产品病灶检测灵敏度优于行业平均水平12%。
基于深度学习的肺部结节智能筛查系统研发 - 算法研发负责人
2018.01-2019.12
•### 项目名称：基于深度学习的肺部结节智能筛查系统研发
•**项目背景**：针对肺癌早期筛查中CT阅片效率低、结节漏检率高的痛点，公司立项构建面向健康体检场景的智能筛查系统。
•- 负责算法架构与模型设计，采用3D-CNN结合注意力机制，对60万份肺部CT影像（含DICOM格式及结构化报告）进行训练。
•- 优化数据清洗与标注流程，开发半自动标注工具，将数据准备周期缩短40%，确保训练集质量满足临床要求。
•- 设计多中心验证的评估方案，通过五折交叉验证与外部测试集双重校验，使系统对肺结节的检出率达97.2%，假阳性率降至每例0.6个，优于行业标准。
•**项目成果**：系统已在3家体检中心与2家三甲医院试点应用，累计筛查8万人次，发现早期肺癌可疑病例142例，为早诊早治提供有力支持。
基于语音交互的智能超声设备控制与诊断辅助项目 - 人工智能技术负责人
2021.03-2021.09
•### 项目名称：基于语音交互的智能超声设备控制与诊断辅助项目
•**项目背景**：公司某款超声产品界面层级复杂，医生操作需频繁触控，平均单次检查操作耗时3.4分钟，误触率约7%，影响诊断流程。
•- 运用自然语言理解技术开发语音指令系统，采集2.4万条医生操作语音，采用BERT+CRF模型完成意图识别与槽位填充，使语音指令识别准确率达94.6%，操作耗时下降至1.1分钟。
•- 结合使用者行为数据优化界面布局，通过8轮A/B测试（共120名医生参与），将误触率降至1.8%。
•**项目成果**：优化后产品可用性评分从72分提升至91分，该型号设备在华东地区本季度销售额环比增长16%。
医疗器械注册与质量体系实践:
熟悉NMPA注册及ISO 13485体系要求，参与过2款II类设备的技术文档编制，涵盖风险管理报告、软件描述文档和临床评价资料，能够将法规要求转化为研发输入，助力产品一次性通过体系审核并获取注册证。
