项目背景
新药临床试验最大的瓶颈之一，是从海量志愿者里找到符合条件的目标患者——传统靠人工筛病历，慢、贵、还容易漏。项目目标：设计一套端到端系统，让"病例 + 入排标准 → 目标适应症患者"这条链路自动跑起来。某适应症患者招募周期从 2 周缩到 1 天。
核心职责
- 产品定义：梳理论业务流程，锁定真实用户与使用场景，把"高效精准"翻译成可考核的系统指标
- 主导开发：负责系统架构设计，带团队落地，个人主写后端
- 发布与维护：产品路演、日常运维、客户侧技术对接——从交付到运营全程在场
关键动作
- 先搞清楚再动手：公开资料摸底 + 临床试验现场蹲点 + 与申办方、研究者、CRC 等关键角色逐一对谈，把"入排标准为什么筛不准"的根因找出来
- 用 Demo 换真话：不做大而全的需求文档，快速出 Demo 让用户"用着骂"，在迭代中把用户的真实需求一点点逼出来、再快速调整
- 第一次把 AI 带进商用开发：在开发环节全面引入 AI 工具辅助，亲身验证 AI 对研发效率的放大效应——这也是后来一人公司（OPC）打法的信心来源
项目成果
- 效率提升百倍：系统完整跑通"病例 + 入排需求 → 目标适应症患者"全流程，替代传统人工筛选
- 一套可复制的技术底座：验证了 AI 时代"小团队快速交付一套完整商用系统"的打法
- 一手的 AI 融合经验：开发侧用 AI 提效，产品侧 AI 能力与传统软件融合而不显突兀