1、智能辅助诊断平台开发
在科大讯飞主导某三甲医院智能辅助诊断平台后端开发,负责基于 FastAPI 搭建系统核心服务,实现医疗影像、检验数据的接入与处理模块。通过优化 pydicom 影像解析流程与 Redis 缓存策略,将影像数据加载速度提升 40%;基于 PyTorch+MONAI 开发肺部 CT 病灶检测模型服务,实现模型推理接口的容器化部署,支持多实例并发调用,单张 CT 影像分析响应时间控制在 2 秒内。同时对接讯飞星火大模型,开发病历结构化模块,将非标准化电子病历转换为结构化数据,准确率达 95% 以上,助力医生快速提取关键信息,该平台已在 3 家医院试点上线,日均处理病例超 500 份。
2、医疗语音病历转写系统优化
参与科大讯飞医疗语音病历转写系统的迭代优化,负责后端服务重构与性能调优。基于 Django 重构原有服务架构,实现多科室语音数据的分类处理与存储,优化异步任务队列 Celery,解决高峰期任务阻塞问题,系统并发处理能力提升 3 倍;对接讯飞 ASR 语音识别接口,开发医疗术语纠错与标准化模块,针对内科、外科等科室术语进行模型微调,语音转写准确率从 92% 提升至 97%。同时实现转写文本与电子病历系统的无缝对接,支持一键生成结构化病历,显著提升医生病历书写效率,该系统已覆盖 10 余家合作医院,累计服务医生超 2000 人。
3、慢性病患者管理平台开发
负责慢性病患者管理平台的后端开发与数据建模,使用 Flask 搭建患者数据采集、分析与管理服务,实现与智能穿戴设备、医院检验系统的数据对接。基于 PostgreSQL 构建患者健康数据模型,支持多维度数据查询与统计分析;开发风险预警模块,通过机器学习模型对患者血糖、血压数据进行趋势分析,实现异常指标自动预警,预警准确率达 90% 以上。同时实现患者用药提醒、随访计划管理等功能模块,平台上线后,患者随访率提升 50%,为慢性病管理提供数据支撑与智能辅助。