医学知识

基础医学知识：了解人体解剖学、生理学、病理学、药理学等基础医学知识，这有助于理解医疗数据背后的生理意义，以及 AI 模型在医疗场景中的应用边界。

临床医学知识：熟悉常见疾病的诊断、治疗方法和临床流程，例如掌握不同疾病的症状表现、诊断标准、治疗方案的选择等，以便更好地将 AI 技术与临床实际需求相结合，开发出符合临床应用的 AI 系统。

医学数据理解：能够理解和解读各种医学数据，如电子病历、医学影像、实验室检查结果等，明白这些数据的采集方式、含义以及在临床决策中的作用，从而更好地对数据进行处理和分析。

AI 技术能力

机器学习与深度学习：熟练掌握机器学习算法，如监督学习、无监督学习、强化学习等，以及深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。能够运用这些技术构建和训练 AI 模型，以解决医疗领域的各种问题，如图像识别、疾病预测、药物研发等。

数据处理与分析：具备数据收集、整理、清洗和标注的能力，能够从大量的医疗数据中提取有价值的信息。同时，掌握数据分析方法和工具，以便对数据进行探索性分析和结果可视化。

自然语言处理：如果涉及到电子病历等文本数据的处理，需要掌握自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、语义理解、信息抽取等，能够让 AI 系统理解和处理医学文本信息，实现病历自动摘要、智能问诊等功能。

算法优化与模型评估：能够对已有的 AI 算法进行优化，提高模型的准确性、效率和稳定性。同时，掌握模型评估指标和方法，如准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线等，能够客观地评价 AI 模型在医疗任务中的性能，并根据评估结果进行模型改进。