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从零搭建完整的个人医疗AI自动化工作流，日均自动化处理30+项检验报告解读任务：

智能检验报告监控：定时拉取检验报告 → Vision模型自动抽取指标 → LLM生成异常解读与随访建议，单份报告处理时间从30分钟压缩至3分钟，解读一致性达95%
文献循证召回系统：基于PubMed API + 持久化记忆架构，自动检索最新指南并关联历史解读结果，形成"检测-解读-循证"闭环
多模型交叉验证机制：同一指标由GLM-4V/DeepSeek/Qwen-VL三个模型独立抽取，不一致时触发人工审核，确保输出可靠性
备考看板与知识追踪：建立个人知识库/wiki体系，跟踪认证考试进展

医学检验数据分析Pipeline | 独立设计 & 开发
端到端技术方案

架构设计：集成检验指标结构化数据 + MRI影像 + PubMed文献多模态输入，输出带置信度的可执行临床建议
技术栈：数据清洗（Python/Pandas）→ 特征工程 → 模型选型（sklearn）→ RAG检索增强 → 多模型调度API

量化成果：端到端处理效率提升10倍（30min→3min），解读一致性95%
华西医院检验科 | 科研合作项目
神经梅毒早期诊断生物标志物研究

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独立承担真实世界数据的全流程分析：数据清洗 → 特征工程 → 模型训练与评估（Python + sklearn）
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产出特征组合方案与模型性能报告，已交付项目组作为后续研究参考依据
华西第二医院检验科 | 科研合作项目
HIV初筛假阳性研究（孕产妇人群）

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独立完成真实世界检验数据的清洗与非平衡数据处理
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实施多模型对比分析（含集成学习方法），产出完整模型评估报告并交付项目组