人工智能工程师

服务于智慧分诊系统 关键技术：客户画像、医生画像、Bert BiLSTM-CRF、XgBoost、Flask 项目介绍：大数据分析精准识别客户疾病，智能推荐诊疗医生，提升疗效和客户满意度。 1）疾病识别模块：多源异构疾病数据抽取算法。数据源 1：客户主诉，训练疾病命名实体识别模型BERT BiLSTM-CRF 提取疾病类型；数据源 2：体检报告，应用正则表达式从半结构化报告中提取异常指标，依据正态分布模型计算疾病严重程度。 2）智能推荐模块：数据清洗和数据分析，构建客户画像/医生画像，应用 XgBoost 模型推荐医生。 3）系统部署：基于 Flask 框架，结合 gunicorn 进行高并发部署。