momo

软件经理
美蓝(杭州)医药科技有限公司 · 1年经验
momo
日薪: ¥1000/8h
地点: 杭州 余杭
时间: 可工作日远程可工作日驻场(离职原因)可工作日驻场(自由职业原因)
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AI 技能提取 | Python .NET
具备15年软件研发与架构管理经验,其中5年以上医疗设备上位机与AI控制系统团队管理经验。主导多个大型医疗机器人项目,从
0到量产落地,成功带领 8–15 人跨职能团队完成架构设计、AI视觉集成、运动控制时序系统开发及医疗级质量体系落地。擅长 C
#/.NET、Python、AI 视觉、医疗设备软件架构,可独立搭建团队并落地复杂系统,确保项目交付可控、可维护、可量产。

ML300 全自动智能静脉用药调配机器人 技术经理
内容:
2022.06-2025.01
ML300 系列是面向医院药学中心的全自动智能静脉及细胞毒药物调配机器人系统,包含 ML300 与 ML300T 两个型号。项目核心
是上位机控制软件的设计与实现,通过 AI 视觉识别与高精度时序控制,实现药物调配全过程的自动化、安全化与可追溯化。
系统由药匣填充台、调配机器人、上位机服务器三部分组成。上位机软件承担医嘱解析、任务调度、设备控制、AI识别、视频监控
与安全管理等功能,是整套系统的核心“中枢”。
核心功能与架构
系统采用 C#/.NET 平台开发,分层架构包括:
控制层:与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯;
调度层:基于事件驱动的多线程时序引擎,实现多设备并发协调;
视觉AI层:基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别;
业务层:完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯;
监控层:集成视频流、语音播报与报警系统,实现全程可视化监管。
技术亮点
视觉AI识别:采用改进型ResNet模型识别药盒条码与标签,实现>99.5%的准确率;
高精度时序控制:通过事件驱动与多线程调度实现毫秒级同步,保证配液工序精准无误;
安全追溯体系:指纹认证、操作日志与视频全程记录,符合GMP与医疗安全标准;
智能预警机制:实时检测设备状态、耗材容量与异常报警;
可扩展架构:支持新药品类型与AI模型二次训练,适应不同医院场景。技术选型
业绩:
项目成果
配药精度误差 ≤ ±0.05ml,效率提升3倍;
全程无人操作,显著降低细胞毒药暴露风险;
通过几家著名医院药学中心试运行并投入批量生产;
具备独立知识产权与完整软件架构体系。
作为软件经理,主导软件架构设计、技术选型与跨部门集成,带领软件和算法团队完成AI视觉、控制逻辑、数据库及HMI模块开
发。推动从概念样机到医院实测的全过程交付,实现设备“从人工到智能”的关键跨越。
系统上线后实现:人工配药减少 70%,差错率下降 97%,提升医院整体静配效率
负责公司与医院测试/验收流程,与售后、产品团队共同定义
设计可扩展插件式加药架构,降低后期新药品接入时间从 3 天 → 4 小时
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软件经理 · 1年经验 · 美蓝(杭州)医药科技有限公司
城市杭州 余杭 日薪1000元/8h 时间 可工作日远程可工作日驻场(离职原因)可工作日驻场(自由职业原因)
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技术能力

AI 技能提取 | Python .NET
具备15年软件研发与架构管理经验,其中5年以上医疗设备上位机与AI控制系统团队管理经验。主导多个大型医疗机器人项目,从
0到量产落地,成功带领 8–15 人跨职能团队完成架构设计、AI视觉集成、运动控制时序系统开发及医疗级质量体系落地。擅长 C
#/.NET、Python、AI 视觉、医疗设备软件架构,可独立搭建团队并落地复杂系统,确保项目交付可控、可维护、可量产。

项目经验

ML300 全自动智能静脉用药调配机器人 技术经理
内容:
2022.06-2025.01
ML300 系列是面向医院药学中心的全自动智能静脉及细胞毒药物调配机器人系统,包含 ML300 与 ML300T 两个型号。项目核心
是上位机控制软件的设计与实现,通过 AI 视觉识别与高精度时序控制,实现药物调配全过程的自动化、安全化与可追溯化。
系统由药匣填充台、调配机器人、上位机服务器三部分组成。上位机软件承担医嘱解析、任务调度、设备控制、AI识别、视频监控
与安全管理等功能,是整套系统的核心“中枢”。
核心功能与架构
系统采用 C#/.NET 平台开发,分层架构包括:
控制层:与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯;
调度层:基于事件驱动的多线程时序引擎,实现多设备并发协调;
视觉AI层:基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别;
业务层:完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯;
监控层:集成视频流、语音播报与报警系统,实现全程可视化监管。
技术亮点
视觉AI识别:采用改进型ResNet模型识别药盒条码与标签,实现>99.5%的准确率;
高精度时序控制:通过事件驱动与多线程调度实现毫秒级同步,保证配液工序精准无误;
安全追溯体系:指纹认证、操作日志与视频全程记录,符合GMP与医疗安全标准;
智能预警机制:实时检测设备状态、耗材容量与异常报警;
可扩展架构:支持新药品类型与AI模型二次训练,适应不同医院场景。技术选型
业绩:
项目成果
配药精度误差 ≤ ±0.05ml,效率提升3倍;
全程无人操作,显著降低细胞毒药暴露风险;
通过几家著名医院药学中心试运行并投入批量生产;
具备独立知识产权与完整软件架构体系。
作为软件经理,主导软件架构设计、技术选型与跨部门集成,带领软件和算法团队完成AI视觉、控制逻辑、数据库及HMI模块开
发。推动从概念样机到医院实测的全过程交付,实现设备“从人工到智能”的关键跨越。
系统上线后实现:人工配药减少 70%,差错率下降 97%,提升医院整体静配效率
负责公司与医院测试/验收流程,与售后、产品团队共同定义
设计可扩展插件式加药架构,降低后期新药品接入时间从 3 天 → 4 小时
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