蚂蚁健康-医学专项-医学多模态AI算法研究

岗位职责

你将负责：

1. 医学多模态AI模型研发：融合影像、信号、病理、临床文本、时序数据等多源信息；
2. 参与从数据治理、标注标准、模型训练到临床验证的全链路工作；
3. 与临床医学专家协同，研发精准医学的下一代技术和临床解决方案，将高质量的医疗人工智能写入新一代的临床指南；
4. 推动模型在真实医疗场景中的落地和迭代，产生广大的受益病人。

三大方向（投递时任选其一，个性化要求见下）：

1. 肿瘤方向 — 融合CT/MRI影像、病理WSI切片、临床检验、随访时序数据，覆盖肺癌、肝癌、乳腺癌、胰腺癌、胃癌、肠癌六大高发癌种及肺慢病/肝慢病的全程管理。
2. 心血管方向 — 融合可穿戴实时数据（心率/血氧/血压/ECG）与心内科/血管外科临床数据（心脏超声/冠脉CT/检验指标），构建从院外监测到院内诊疗的全链路模型。
3. 神经方向 — 融合脑部MRI/CT影像、脑电图EEG、临床检验、认知评估数据，覆盖脑卒中、脑动脉瘤、脑小血管病变造成的认知障碍、帕金森等神经内科/神经外科疾病。

加分项：

1. 有放射/病理/肿瘤科临床合作经验；有随访预测或生存分析经验；
2. 有PhysioNet/CinC竞赛经验；有可穿戴设备数据建模经历；
3. 有BraTS等脑影像竞赛经验。

任职要求

1. 硕士及以上，计算机/人工智能/生物医学工程/医学影像/信号处理/AI相关专业扎实的深度学习基础；
2. 熟悉PyTorch/TensorFlow有医学影像、病理、生信或临床数据AI项目经验；
3. 了解多模态融合、时序建模、迁移学习等技术方向有医疗AI相关论文或竞赛经验；
4. 有相关科室临床合作经验，医学专业优先。

特色标签

Python、Shell、SQL、个体化医疗、个性化医疗、临床记录、分布式训练、医学图像、医学成像、医学跨模态、医疗、医疗影像、医疗文本、参加算法相关竞赛/获奖、发表算法相关优秀论文、可穿戴传感器、图像算法、多模态医学、多模态医疗、多模态算法、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、心内科、心脑血管疾病、心血管病、恶性肿瘤、时间序列数据、智能穿戴、机器学习、深度学习、病历文本、病理WSI、病理切片、病理图像、癌症、神经内科、神经外科、神经系统、穿戴式监测、精准医疗、肿瘤学、连续监测数据、随访数据