生物醫(yī)學(xué)工程醫(yī)療解決方案公司解決方案工程師實習(xí)報告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月30日，我在一家生物醫(yī)學(xué)工程醫(yī)療解決方案公司擔(dān)任解決方案工程師實習(xí)生。核心工作成果包括設(shè)計并驗證了3套針對心臟監(jiān)測設(shè)備的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸方案，其中方案2將數(shù)據(jù)傳輸延遲從120ms降低至35ms，提升了70.8%；優(yōu)化了2個客戶端軟件模塊，使系統(tǒng)響應(yīng)速度提升25%，錯誤率下降至0.3%。在實習(xí)中，應(yīng)用了MATLAB進(jìn)行信號處理，使用Python編寫自動化測試腳本，并運用SDLC模型管理項目進(jìn)度。提煉出的可復(fù)用方法論包括基于誤差反向傳播算法的參數(shù)優(yōu)化法，以及模塊化架構(gòu)設(shè)計減少耦合度的策略，這些方法已驗證在3個后續(xù)項目中有效降低了開發(fā)周期。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

1實習(xí)目的

去之前就想弄明白，理論那些東西怎么在實際項目里落地，特別是醫(yī)療器械的解決方案怎么一步步設(shè)計出來。看看行業(yè)里真正的開發(fā)流程是怎樣的，自己學(xué)的信號處理、嵌入式系統(tǒng)知識用得上多少。想體驗下工作節(jié)奏，感受下職場氛圍，為以后找工作打個基礎(chǔ)。

2實習(xí)單位簡介

那家公司主要做心臟和呼吸系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測設(shè)備，產(chǎn)品挺多，有硬件也有軟件。解決方案工程師就是負(fù)責(zé)幫客戶設(shè)計怎么用好這些設(shè)備，比如數(shù)據(jù)怎么傳、怎么分析。團(tuán)隊不大，但人挺精，技術(shù)棧更新快，經(jīng)常接觸FDA認(rèn)證那些事。

3實習(xí)內(nèi)容與過程

剛?cè)ツ菚?，跟著?dǎo)師熟悉環(huán)境，看了不少設(shè)備的技術(shù)文檔和之前的方案案例。導(dǎo)師給我安排了個任務(wù)：優(yōu)化某款設(shè)備的心率變異性分析模塊。原方案用傳統(tǒng)小波包分解，但客戶反饋在特定心律失常場景下，特征提取不準(zhǔn)。我就花了兩周時間，重新設(shè)計了算法流程。先梳理了ECG信號預(yù)處理步驟，把濾波器的截止頻率從0.5Hz調(diào)到0.8Hz，這樣P波和T波分離得更好。然后換了基于LSTM的時序特征提取方法，把原始數(shù)據(jù)窗口從1秒擴(kuò)展到3秒，再通過注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵區(qū)間。

過程中遇到個坎，設(shè)備固件版本老，Python環(huán)境里有些庫不支持。導(dǎo)師建議我先在MATLAB里跑仿真，驗證算法有效性?；巳彀褦?shù)據(jù)格式統(tǒng)一，用MATLAB的深度學(xué)習(xí)工具箱訓(xùn)練模型，準(zhǔn)確率從68%提到86%?；剡^頭在Python重寫時，發(fā)現(xiàn)用TensorFlow的話，模型導(dǎo)出效率高很多，最后整體處理時間縮短了1.5秒。

另一個任務(wù)是整理遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸方案?？蛻翎t(yī)院用的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜，有些地方WiFi信號弱，要保證數(shù)據(jù)不丟包。我對比了MQTT和HTTPS兩種協(xié)議，用iperf工具實測了不同帶寬下的傳輸損耗。發(fā)現(xiàn)MQTT配合QoS1等級能顯著降低重傳率，但HTTPS的加密效率更高。最終方案是心跳包用MQTT實時發(fā)，關(guān)鍵生理數(shù)據(jù)用HTTPS批量上傳，這樣既保證了時效性，又符合醫(yī)療數(shù)據(jù)安全要求。

4實習(xí)成果與收獲

那8周里，我參與完成了3個方案設(shè)計，其中心率變異性模塊的算法，后來客戶在5家醫(yī)院的試點中，把診斷延遲從平均4.2秒降到了1.8秒。遠(yuǎn)程傳輸方案也用了，醫(yī)院反饋在2G網(wǎng)絡(luò)下，數(shù)據(jù)包丟失率從0.8%降到0.1%以下。自己感覺最大的進(jìn)步是學(xué)會怎么平衡算法復(fù)雜度和實際部署條件，以前總想用最先進(jìn)的方法，現(xiàn)在知道在醫(yī)療場景下，魯棒性和資源消耗同樣重要。

導(dǎo)師還教了我不少行業(yè)里的小技巧，比如怎么用Postman調(diào)試API接口，怎么看Wireshark抓包分析網(wǎng)絡(luò)問題。這些比學(xué)校里學(xué)的實驗操作實用多了。

5問題與建議

那段時間也發(fā)現(xiàn)些問題。比如公司內(nèi)部文檔系統(tǒng)亂，有些舊方案的技術(shù)資料找不到，導(dǎo)致我重新查了半天資料。另外，新人培訓(xùn)偏理論，實際操作機(jī)會少，我花了接近一周才摸清實驗室的設(shè)備調(diào)試流程。

建議的話，可以搞個知識庫系統(tǒng)，按產(chǎn)品線分類文檔，定期更新。培訓(xùn)階段多給些動手任務(wù)，比如讓新人獨立配置測試環(huán)境，或者跟著做一次小型的現(xiàn)場問題排查。崗位匹配度方面，我覺得解決方案工程師最好既有技術(shù)背景，又懂點臨床需求，現(xiàn)在團(tuán)隊里偏硬的工程師多，跟醫(yī)生溝通時會有點吃力。

三、總結(jié)與體會

1實習(xí)價值閉環(huán)

這8周，從7月1號到8月30號，感覺像是把書本知識掰開了揉碎了，真真切切用到了刀刃上。以前看《生物醫(yī)學(xué)信號處理》那本書，覺得小波包分析挺酷，現(xiàn)在親手把算法嵌進(jìn)方案里，看到心率變異性模塊把診斷延遲從4.2秒壓到1.8秒時，才明白理論落地有多爽。導(dǎo)師說的“解決方案工程師要像翻譯一樣，把臨床需求翻譯成技術(shù)語言”這句話，我現(xiàn)在懂了。比如遠(yuǎn)程傳輸方案里，為了一點點延遲優(yōu)化，反復(fù)用iperf測網(wǎng)絡(luò)，為的就是給醫(yī)院爭取那幾毫秒的決策時間，這種感覺挺實在的。

2職業(yè)規(guī)劃聯(lián)結(jié)

這次經(jīng)歷讓我更確定想走醫(yī)療器械這條道了。以前覺得做算法挺好，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，能幫醫(yī)生解決實際問題，那種成就感完全不一樣。公司里那位做ECG特征提取的老工程師，他跟我說過，現(xiàn)在醫(yī)院最缺的是既懂AI又懂臨床的復(fù)合型人才。這讓我意識到，接下來得抓緊補(bǔ)臨床知識，比如計劃下學(xué)期去聽幾場心臟電生理的講座，順便看看能不能考個醫(yī)療器械工程師的認(rèn)證。實習(xí)最后那周做的方案總結(jié)報告，我整理了基于LSTM的時序分析流程圖，感覺這東西要是考個相關(guān)證書，直接就能當(dāng)案例用。

3行業(yè)趨勢展望

在那家公司，明顯感覺到AI在醫(yī)療影像和監(jiān)護(hù)領(lǐng)域的滲透越來越深。我參與的方案里，用注意力機(jī)制提取ECG特征，跟今年NatureMedicine那篇關(guān)于AI輔助心電診斷的文章思路差不多。導(dǎo)師還給我看了他們接的幾個新項目，全是基于深度學(xué)習(xí)的智能預(yù)警系統(tǒng)。感覺未來幾年，算法工程師和臨床需求結(jié)合會越來越緊密，像我們這種能“看懂?dāng)?shù)據(jù)又能跟科室主任聊得來”的人，肯定搶手。公司用的MATLAB和Python庫，現(xiàn)在網(wǎng)上都有不少開源替代，但效率差一大截，這說明行業(yè)里標(biāo)準(zhǔn)化的工具鏈還在完善中，這既是挑戰(zhàn)也是機(jī)會，比如我可以趁學(xué)有余力，研究下怎么給開源庫做優(yōu)化。

4心態(tài)轉(zhuǎn)變

8周前覺得寫個仿真代碼就行，8周后明白，醫(yī)療器械不能光看準(zhǔn)確率，還得考慮功耗、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。有次調(diào)試設(shè)備固件，為了一鍵重置功能，在實驗室蹲了3小時，最后發(fā)現(xiàn)是晶振干擾，這種經(jīng)歷現(xiàn)在想想挺狼狽但也好使?，F(xiàn)在寫方案報告，會主動查幾篇相關(guān)專利，以前覺得麻煩，現(xiàn)在覺得這是基本操作。這種從“學(xué)生思維”到“職場思維”的轉(zhuǎn)變，比學(xué)會什么新算法更珍貴。下學(xué)期要是再實習(xí)，希望能接觸硬件調(diào)試，畢竟現(xiàn)在很多方案是軟硬件結(jié)合的，光懂算法肯定不行。

四、致謝

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