研究型实习生-临床数据辅助老年人重大疾病精准预测的研究

岗位职责

研究领域： 医疗大模型 项目简介： 老年群体中，由于机体功能衰退与多种基础疾病共存，疾病风险呈现出高度复杂性与隐蔽性，传统基于单一指标或经验判断的评估方式难以有效捕捉早期风险信号。老年人重大疾病预测是构建老年健康风险管理体系的首要环节，也是实现从"被动治疗"向"主动预防"转变的关键支点。

本项目旨在依托蚂蚁沉淀的多模态数据，训练面向老年人群的慢病预测模型，帮助识别高风险人群、提前干预以延缓阻止疾病进展，为医疗资源的合理配置与个性化健康管理方案的制定提供科学依据。

任职要求

研究领域：

• 目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位
• 熟悉大模型数据构建体系，数据合成策略和大模型训练技术
• 具有上述研究领域的相关经验,有医疗相关经验者优先 优先录用：
• 对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色
• 在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文
• 至少3个月的全职工作

特色标签

Python、SQL、严重疾病、个体化健康干预、分布式训练、前置干预、医学大语言模型、医疗、医疗AI大模型、医疗数据合成技术、医疗领域大模型、发表算法相关优秀论文、合成数据生成、多模态医疗数据、多模态算法、多源异构数据、多源数据、大数据、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型优化策略、大模型参数高效训练、大模型微调技术、大模型算法、定制化健康方案、慢性疾病预测模型、慢性非传染性疾病预测模型、慢病风险预测模型、数据增强策略、数据挖掘、早期风险指标、疾病早期信号、疾病预防前置、精准健康管理、老年群体、老年重症、自然语言处理算法、银发人群、预防医学实践、风险早期征兆、高致死率疾病、高龄人群