AI模型生信工程师

1、甲基化数据的AI挖掘与分析
基于PCR/dPCR生成的海量甲基化测序数据，用AI模型筛选出具有临床诊断价值的甲基化位点组合，比如针对已有的膀胱癌、肠癌等产品，优化位点panel，提升诊断的灵敏度和特异性。
2、搭建AI算法模型处理混杂的临床样本数据，区分肿瘤组织、癌旁组织以及正常样本的甲基化差异，为试剂的临床性能验证提供数据支撑。
3、辅助AI驱动的产品研发
参与宫颈癌、肝癌等在研产品的甲基化标志物筛选，利用AI模型挖掘公共数据库（如TCGA、GEO）中的肿瘤甲基化数据，快速锁定潜在的诊断靶点，缩短研发周期。
4、用AI预测甲基化位点的临床有效性，模拟不同位点组合在大规模临床样本中的诊断表现，为产品注册申报提供数据依据。
5、AI工具平台搭建与优化
开发AI辅助的数据分析平台，实现甲基化数据的自动化处理、质控和解读，提升公司内部研发和临床团队的工作效率，比如让检验科更快获取样本的甲基化检测报告。
结合数字PCR的技术特性，优化AI算法对单分子甲基化信号的识别精度，减少假阳性和假阴性结果，提升试剂的检测性能。
6、AI在临床转化中的应用
与医院检验科、病理科等合作，用AI模型分析真实世界临床样本数据，验证试剂在不同人群、不同检测场景下的诊断效果，为产品的市场推广提供循证医学证据。
构建AI辅助的预后预测模型，基于患者的甲基化数据结合临床信息，为医生提供患者的肿瘤复发风险评估，拓展产品的临床应用场景。