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研究型实习生-面向精准诊疗的全身CT多模态基础模型与智能结构化报告系统

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岗位描述

岗位描述
研究领域:
多模态医学影像处理
项目简介:
本项目旨在通过系统性的两阶段研究计划,全面革新全身CT影像的人工智能分析技术范式。当前,CT影像AI在临床实际应用中仍面临三大核心挑战:一是模型功能高度碎片化,难以实现跨病种、跨解剖区域的一体化分析;二是算法决策过程缺乏透明度,呈现“黑盒化”特征,阻碍医生对结果的信任与采纳;三是现有AI系统普遍缺乏对复杂临床场景的多步推理与上下文理解能力,难以支持高阶诊断任务。针对上述问题,本项目将从底层架构到临床落地协同推进,构建具备可解释性、泛化性和高级推理能力的新一代全身CT智能分析体系,推动医学影像AI从“辅助工具”向“临床伙伴”的实质性跃迁。

岗位要求
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
-掌握计算机视觉领域的基础理论和方法,多模态数据处理算法,熟悉PyTorch等主流深度学习框架
-具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究
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
-在人工智能国际会议上(如ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、ECCV等)或医学影像期刊(如IEEE TMI、MedIA等)发表一份或多份出版物或论文
-至少3个月的全职工作

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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