【实习】医疗生成模型 / 患者轨迹建模实习生 - 医学智能中心

1. 围绕患者状态预测、状态转移建模及序列决策开展研究，主要研究内容：
a. 探索基于扩散模型的患者状态转移方法，包括条件扩散模型、自回归扩散模型等。
b. 研究医疗干预对患者未来状态和临床结局的影响。
c. 研究因果推断与反事实建模，以区分治疗效果与观察性数据中的相关性。
2. 主要负责相关算法的实现、模型的训练、实验设计及效果评估，根据实验结果优化模型和技术方案。
3. 能对实际问题进行抽象和拆解，把具体应用场景转化为可实现、可验证的算法问题，依次进行实验设计，问题探究并总结实验结论。
4. 跟踪前沿论文，参与论文、开源项目和技术成果产出。

1. 计算机、人工智能、数学、统计学、自动化、生物医学工程等相关专业博士在读；具备相关项目经验可放宽要求。
2. 熟悉相关技术理论及框架，包括但不限于回归/条件/奖励引导扩散模型，微分方程，病人轨迹，世界模型。有具体项目搭建经验者优先。
3. 熟悉医疗相关数据集，如MIMIC，EHR等。
4. 具备较强的学习能力和科研兴趣，能够快速阅读论文、理解方法并进行复现和改进。

加分项：
1. 具有较好的数学基础，能够理解机器学习、扩散模型中的基本公式与目标函数；
2. 对强化学习，如CQL，DQN等有所了解；
3. 对因果推断与反事实预测等有所了解；
4. 具有较强的问题抽象与逻辑表达能力，能够将一个复杂问题清晰、准确地表达和解释；
5. 有相关科研项目、论文复现、开源项目或论文发表经历。