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崗位職責(zé) 1. 專病數(shù)據(jù)庫建設(shè)與數(shù)據(jù)治理 - 負責(zé)專病數(shù)據(jù)庫（如血液系統(tǒng)疾病、神經(jīng)免疫等垂直領(lǐng)域）的全生命周期數(shù)據(jù)管理，包括需求分析、數(shù)據(jù)模型設(shè)計、采集流程優(yōu)化及標準化制定。 - 與臨床專家、科研團隊深度協(xié)作，梳理疾病診療路徑與科研數(shù)據(jù)需求，推動多模態(tài)數(shù)據(jù)（臨床、影像、組學(xué)等）的整合與結(jié)構(gòu)化治理。 - 制定數(shù)據(jù)質(zhì)量控制策略，確保數(shù)據(jù)合規(guī)性（符合HIPAA/GDPR等法規(guī)）及可追溯性。 2. 數(shù)據(jù)應(yīng)用工具設(shè)計與開發(fā) - 主導(dǎo)醫(yī)療科研場景下的數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品規(guī)劃，包括但不限于： - 科研數(shù)據(jù)分析平臺（可視化分析、統(tǒng)計建模、AI算法集成） - 多中心協(xié)作研究平臺 - 輸出PRD文檔，協(xié)同技術(shù)團隊完成原型設(shè)計、開發(fā)測試及迭代優(yōu)化，平衡科研需求與工程實現(xiàn)可行性。 3. 跨部門協(xié)作與生態(tài)建設(shè) - 聯(lián)動醫(yī)學(xué)研究、生物信息學(xué)、AI算法團隊，挖掘數(shù)據(jù)價值并推動科研成果轉(zhuǎn)化（如風(fēng)險預(yù)測模型、輔助診斷工具）。 - 對接醫(yī)院、藥企、科研機構(gòu)客戶，理解臨床科研痛點并提供數(shù)據(jù)解決方案，構(gòu)建行業(yè)合作生態(tài)。 4. 市場與競品分析 - 跟蹤醫(yī)療數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿技術(shù)（如真實世界研究RWS、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算），分析競品動態(tài)及政策導(dǎo)向，制定差異化產(chǎn)品策略。 任職要求 1. 教育背景 - 碩士及以上學(xué)歷，醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、公共衛(wèi)生、計算機科學(xué)等相關(guān)專業(yè)； - 具備臨床醫(yī)學(xué)背景或醫(yī)療信息化項目經(jīng)驗者優(yōu)先。 2. 經(jīng)驗與技能 - 3年以上醫(yī)療健康領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)驗，熟悉專病數(shù)據(jù)庫、醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺或臨床科研工具開發(fā)流程； - 產(chǎn)品設(shè)計工具：熟練使用Axure、Sketch、墨刀等設(shè)計工具，具備一定的交互設(shè)計能力，能夠獨立完成產(chǎn)品原型設(shè)計、界面設(shè)計等工作。 - 熟悉醫(yī)療科研場景（如回顧性研究、RCT、真實世界研究）及常見分析需求（生存分析、多組學(xué)關(guān)聯(lián)）； - 具備優(yōu)秀的跨團隊溝通能力，能快速理解醫(yī)學(xué)專業(yè)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言。 3. 加分項 - 發(fā)表過醫(yī)學(xué)信息學(xué)相關(guān)論文，或參與過國級/省級醫(yī)療大數(shù)據(jù)項目； - 熟悉AI在醫(yī)療中的應(yīng)用（如NLP、影像分析），有AI+醫(yī)療產(chǎn)品落地經(jīng)驗； - 了解隱私計算（聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計算）在醫(yī)療數(shù)據(jù)共享中的應(yīng)用。