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"一、负责AI产品的全生命周期管理
1、定义产品愿景与战略，协调资源推动产品从0到1落地(如智能客服、医疗影像分析工具).
2、挖掘临床痛点(如病历结构化、多模态诊断)，设计AI解决方案(智能问诊、报告生成)，主导用户调研(医生/患者)，将需求转化为功能(如自动报告生成、数据融合)，推动优先级排序。
3、输出需求文档及交互原型(Axure/Figma)，确保功能符合用户习惯。
4、跟踪竞品动态，分析用户反馈，持续优化产品体验，支持市场推广与学术合作。
二、跨团队协作与落地
1、协同算法、软件及医学团队，明确模型评估标准(准确率、响应时间等)，平衡性能与成本(如模型轻量化)。
2、推动数据治理策略，制定数据标注规范(如医学影像标注标准)，明确标注工具与数据仓库的集成规范(如标注数据自动同步至数据库)，协助完成特征工程与数据质量监控。
3、监督数据标注质量(如医疗文本/影像标注)，推动模型迭代优化。
4、主导跨部门会议(如需求评审会、临床验证方案会)，输出会议纪要与行动计划。
三、产品合规性设计
1、确保产品符合医疗法规(如FDA/CE认证、数据隐私合规)。
2、规划数据隐私方案(去标识化 |
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