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崗位職責
一、負責AI產(chǎn)品的全生命周期管理
1、定義產(chǎn)品愿景與戰(zhàn)略，協(xié)調資源推動產(chǎn)品從0到1落地(如智能客服、醫(yī)療影像分析工具).
2、挖掘臨床痛點(如病歷結構化、多模態(tài)診斷)，設計AI解決方案(智能問診、報告生成)，主導用戶調研(醫(yī)生/患者)，將需求轉化為功能(如自動報告生成、數(shù)據(jù)融合)，推動優(yōu)先級排序。
3、輸出需求文檔及交互原型(Axure/Figma)，確保功能符合用戶習慣。
4、跟蹤競品動態(tài)，分析用戶反饋，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品體驗，支持市場推廣與學術合作。
二、跨團隊協(xié)作與落地
1、協(xié)同算法、軟件及醫(yī)學團隊，明確模型評估標準(準確率、響應時間等)，平衡性能與成本(如模型輕量化)。
2、推動數(shù)據(jù)治理策略，制定數(shù)據(jù)標注規(guī)范(如醫(yī)學影像標注標準)，明確標注工具與數(shù)據(jù)倉庫的集成規(guī)范(如標注數(shù)據(jù)自動同步至數(shù)據(jù)庫)，協(xié)助完成特征工程與數(shù)據(jù)質量監(jiān)控。
3、監(jiān)督數(shù)據(jù)標注質量(如醫(yī)療文本/影像標注)，推動模型迭代優(yōu)化。
4、主導跨部門會議(如需求評審會、臨床驗證方案會)，輸出會議紀要與行動計劃。
三、產(chǎn)品合規(guī)性設計
1、確保產(chǎn)品符合醫(yī)療法規(guī)(如FDA/CE認證、數(shù)據(jù)隱私合規(guī))。
2、規(guī)劃數(shù)據(jù)隱私方案(去標識化、聯(lián)邦學習)，制定臨床驗證路徑(多中心試驗、專家評審)，推動產(chǎn)品認證。
四、商業(yè)化與生態(tài)整合
1、探索與 HIS/PACS系統(tǒng)的接口對接，設計分級付費模式(如按次收費、訂閱制)。
2、規(guī)劃 AI產(chǎn)品路線圖，從實驗室輔助工具到全流程智能決策平臺升級(覆蓋診前-診中-診后)，通過AI即服務(按次/訂閱)模式，構建醫(yī)療AI生態(tài)體系，實現(xiàn)產(chǎn)品商業(yè)化布局。
素質要求
教育程度:本科及以上學歷
經(jīng)驗要求:醫(yī)學、計算機、生物醫(yī)學工程、AI相關專業(yè)優(yōu)先。
經(jīng)驗要求:5年以上AI產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗，或醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉型經(jīng)驗
能力要求
1、對人工智能技術(如大模型、多模態(tài)交互)及其在醫(yī)療領域的應用場景有強烈興趣。
2、熟悉 Transformer、大模型(如 RAG、Agent)技術原理及應用場景，了解AI開發(fā)全流程(標注、訓練、部署)，掌握多模態(tài)(文本、影像、語音)、知識圖譜在醫(yī)療場景的落地。
3、精通用戶調研、需求拆解、原型工具(Axure/Figma)，精準把控AI核心指標(準確率、響應延遲)。
4、預判數(shù)據(jù)安全風險(如患者隱私泄露)，制定應急預案(如模型誤判召回機制)。
5、快速學習新技術、關注政策動態(tài)(AI醫(yī)療設備分類、醫(yī)保改革)，靈活調整產(chǎn)品策略。
6、與醫(yī)生、算法、法務、銷售高效溝通，推動多團隊目標對齊