← 返回实习经历
江门市中心医院大楼

驻院科研 · 临床数据 · AI 研发

江门市中心医院

医学影像数据与 AI 研发实习

实习时间
2025.07 — 2026.07
实习部门
江门市中心医院 · 放射科

肝癌术前风险预测 / 医学影像数据工程 / 智能病例筛查

原始候选患者
约 3.4 万
有效研究病例
1400+
临床指标匹配病例
约 1000

实习概述

驻院参与肝癌术前风险预测研究,围绕真实临床科研中的病例筛选困难、多源数据分散及数据质量不一致等问题,开展科研文献调研、研究需求分析、跨科室数据协调、临床数据治理及本地 RAG 智能病例筛查系统研发。

在此过程中,不仅参与 AI 算法与系统开发,还实际经历了从原始业务数据获取、问题排查、数据整理到构建规范化研究数据集的完整工作流程。

  • Python
  • SQL
  • BGE-M3
  • BM25
  • Qdrant
  • Cross-Encoder
  • 本地 LLM

主要工作与个人贡献

科研调研与研究方案设计

在放射科开展驻院科研工作,定期向科室主任汇报研究进展,并结合临床讨论确定研究重点。

通过阅读肝癌术前预测相关文献,分析增强 CT 不同期相及临床特征的应用价值,主动提出补充甲胎蛋白(AFP)、BMI、血压、AST 等术前临床指标,为后续影像与临床信息联合研究提供数据基础。

  • 文献调研
  • 增强 CT
  • AFP / BMI / 血压 / AST

跨科室协作与临床数据获取

参与研究病例纳排标准及目标患者数据需求的梳理,与放射科临床人员沟通数据收集方案,并协调医院信息科开展临床指标批量提取。

针对不同业务系统间的患者标识、字段格式和信息关联问题,利用 Python、SQL 完成多源数据匹配、字段规范化及异常记录检查。

  • 放射科 × 信息科
  • Python / SQL
  • 多源数据关联

原始数据治理与研究队列构建

面向约 3.4 万例原始候选患者数据,开展病例筛选、患者 ID 关联、重复记录清理、缺失信息排查及数据一致性检查。

最终整理形成 1400 余例有效研究病例,其中约 1000 例成功匹配有效临床指标,为后续肝癌影像分析与机器学习建模提供规范化的数据基础。

  • 去重与缺失排查
  • 一致性检查
  • 规范化研究数据集

本地 RAG 智能病例筛查系统研发

针对传统关键词检索难以准确识别复杂临床语义的问题,参与研发本地 RAG 智能病例筛查系统。

结合 BGE-M3 语义检索、BM25 关键词检索、Cross-Encoder 重排序及原始病历证据核验,设计面向临床研究的候选病例检索和辅助筛查流程,并通过本地 LLM 辅助复杂语义理解。

系统与人工复核流程协同,为研究人员快速定位候选病例、核查病历证据及筛选研究对象提供支持。

  • 混合检索
  • 证据核验
  • 本地 LLM + 人工复核

项目成果

从约 34,000 例原始候选患者数据中,整理出 1400 余例有效研究病例,其中约 1000 例成功匹配有效临床指标,为后续影像分析与机器学习建模提供数据基础。

个人收获

通过实际参与临床科研项目,积累了真实业务需求分析、多部门数据协作、大规模数据清洗、AI 系统开发及研究数据质量控制经验,形成了从问题分析到技术实现和结果验证的完整工程实践能力。