医疗数据开发和分析师

岗位核心目标
深度挖掘公司各产品积累的医院、医保、医疗等核心数据价值，通过严谨的循证医学分析方法和先进的数据科学技术，生成可行动的洞察，驱动产品优化、业务决策创新，并直接支持公司数据价值变现的战略目标。
主要职责
1、数据理解与处理：
深入理解公司产品积累的医院运营、医保结算、临床诊疗、患者健康等多维度医疗数据结构、含义及其业务背景。
负责大规模、多源异构医疗数据的清洗、整合、标准化与特征工程，确保数据质量符合循证分析要求。
熟练运用隐私保护技术（如脱敏、加密、权限控制）处理敏感医疗数据，严格遵守HIPAA、GDPR、个人信息保护法等相关法规及公司合规要求。
2、循证分析与建模：
熟悉AI大模型；应用统计学、机器学习、预测建模等技术，结合循证医学原则，设计并执行分析方案，解决核心业务问题（如：疾病风险预测、治疗效果评估、医疗资源优化配置、医保控费模型、患者画像与分群、临床路径分析、产品使用效果量化等）。
设计和实施回顾性队列研究、横断面研究、模拟实验等符合循证医学要求的分析框架。
开发和验证预测模型、分类模型、自然语言处理模型等，应用于医疗场景。
3、价值挖掘与洞察生成：
深度解读分析结果，超越数据表象，提炼具有商业价值和临床/管理意义的可行动洞察。
识别数据中蕴含的产品优化点、新业务机会、客户（医院/医保/药企等）痛点解决方案。
量化分析结果对业务指标（如收入、成本、效率、患者预后、客户满意度）的潜在影响。
4、数据变现支持：
直接支持数据价值变现战略，参与设计和开发基于数据分析的新产品、新功能模块或数据服务（如：医院精细化管理报告包、医保智能审核与控费方案、临床决策支持工具、真实世界研究RWS服务）。
为面向客户的数据报告、数据洞察服务提供核心内容与技术支持。
分析内部数据资产价值，探索外部数据合作可能性。
5、沟通与协作：
将复杂的分析过程、技术方法和关键发现，清晰、准确、有说服力地呈现给非技术背景的产品、业务、临床专家及管理层。
与产品经理紧密合作，将分析洞察转化为产品需求和优化方向。
与工程师协作，推动分析模型和洞察的产品化落地。
与临床/医学专家合作，确保分析方案的科学性和结果解读的医学合理性。
编写高质量的分析报告、技术文档和可视化看板。
6、方法论与规范：
建立和维护医疗数据分析的最佳实践、标准化流程和质量控制体系。
倡导并践行可重复性研究和数据透明化原则（在合规前提下）。
关注医疗数据分析领域的前沿技术和行业趋势。