تقديم
أصمم حالات سريرية تحدية، ومعايير تقييم، وإجابات مرجعية، وسيناريوهات سلامة تستخدم لاختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي. أقوم بتقييم مخرجات النماذج من حيث الدقة السريرية، جودة التفكير، الطب المبني على الأدلة، عدم اليقين، سلامة المرضى، موانع الاستخدام، التفاعلات الدوائية، والالتزام بالإرشادات.
تشمل خبرتي تقييم الذكاء الاصطناعي الطبي ومتعدد الوسائط، تأليف الحالات السريرية الاصطناعية، فريق النماذج الكبيرة في القانون، تحليل مسار الوكلاء، تصميم المعايير السريرية، تقييم الصور الطبية، تفسير تخطيط القلب الكهربائي، وضمان جودة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
عملت على مشاريع تقييم الذكاء الاصطناعي الطبي عبر Outlier AI وTerac وHandshake AI وAlignerr وTELUS Digital، وأدير أيضا ممارسة تقييم سريرية مستقلة تركز على تقييم السلامة والمراجعة العدائية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الطبي.
متاح ل: تقييم الذكاء الاصطناعي الطبي، تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مراجعة السلامة السريرية، التشكيل الأحمر، ضمان الجودة لمجموعات البيانات السريرية، إنشاء معايير طبية، تأليف السيناريوهات السريرية، تصميم المعايير القياسية، ومراجعة الخبراء للأطباء.
المسار
صمم أسئلة تعتمد على الويب تهدف إلى تحدي أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وتحديد مصادر أولية وثانوية موثوقة، وبناء مسارات بحث مرجعية توضح كيف يجب البحث والتحقق من الإجابة الصحيحة.
ركز على تقييم جودة إجابات النماذج وموثوقية عملية البحث المستخدمة للحصول عليها.
قم بإنشاء سيناريوهات شاملة للمرضى تشمل العرض، والتاريخ التاريخي، والتفاصيل السريرية الخفية، والإشارات التحذيرية، وموانع الاستخدام، والتفاعلات الدوائية، والحساسية، والأمراض المصاحبة، والأضرار المحتملة الناتجة عن توجيهات الذكاء الاصطناعي غير الصحيحة.
مؤلف يدعم الوثائق الطبية الاصطناعية بما في ذلك CBC، وLFT، وKFT، وABG، وروتين البول، وتقارير السموم، والوصفات الطبية عبر مجالات سريرية تشمل التهاب الدماغ المناعي الذاتي، وأمراض القلب، والانصمام الرئوي.
تخضع كل حالة لمراجعة سريرية فردية وقبول قبل الدفع، مما يوفر فحص جودة خارجي للدقة السريرية.
تدقيق مجموعات القواعد السريرية وترميز مجموعات البيانات الطبية مقابل المصادر الأولية بما في ذلك الإرشادات الرسمية ل ICD-10-CM، وتصنيف إدارة الغذاء والدواء، والإرشادات التخصصية الحالية، وتتبع القيم السريرية إلى المصادر المذكورة وتوثيق العواقب اللاحقة.
إجراء تقييم عدائي وإفصاح مسؤول عن فشل الذكاء الاصطناعي الطبي، مع التركيز على الدقة السريرية، وسلامة المرضى، والتفكير المبني على الأدلة، وموثوقية النماذج.
ألف مهمة تعلم آلي طبي بأسلوب مقترحات البحث تحدد هدف التنبؤ، وتشرح لماذا الخبرة في المجال مهمة، وتحدد تقسيم التدريب/الاختبار حسب نطاق المعلمات لتتطلب استقراء حقيقيا.
صممت بيئات تقييم تعلم الآلة، من البداية إلى النهاية، بما في ذلك مجالات المشكلة، معايرة الصعوبة مقابل الخطوط الأساسية الساذجة، مخططات البيانات، وهياكل تحول التوزيع.
تنفيذ موجه بمساعدة الذكاء الاصطناعي للكود الأساسي وتم التحقق من صحة المخرجات مقابل تصميم المهمة المقصود، مع قبول التقديمات.
عملت كصانعة في الإجابة البصرية على الأسئلة (VQA)، حيث كتبت محفزات في المجال الطبي، وردود مرجعية، وشرحات منظمة باستخدام إطار عمل "تقديم → ملاحظة → اشرح".
قيم المحتوى المنتج من حيث الحقائق، وعدم اليقين، والالتزام بالصيغة ضمن خط أنابيب متعدد المراحل من Maker → Monitor → Quality-Check، واجتاز رقابة جودة رسمية على الأعمال المقدمة.
عمل على عروض سريرية حادة وغير مميزة في الطب والطوارئ والرعاية الحرجة تحت إشراف كبير، وقام بتفسير تخطيط القلب على المرضى الحقيقيين، مدعوما بتدريب تخطيط القلب الرسمي من NPTEL، معهد IIT مدراس.
تناوبت في الأشعة والطب المخبري، وتفسير التصوير ونتائج المختبر جنبا إلى جنب مع الأطباء وطورت خبرة عملية في التشخيص والاستدلال ذات الصلة مباشرة بالتصوير الطبي وتقييم الذكاء الاصطناعي التشخيصي.
صمم مهام وكلاء مجال الرعاية الصحية وأطر تقييم، بما في ذلك العلامات الحيوية للمريض وعوامل الالتزام بالأدوية. بنيت مسارات مرجعية، وكتبت معايير تقييم النقاط، وتدقيقت مسارات استدعاء أدوات الوكلاء خطوة بخطوة.
ألف محفزات طبية قائمة على الصور مصممة لاختبار نماذج الاتجاهات وتصنيف عدة استجابات للنماذج عبر الأبعاد السريرية والجودة مع مبررات كتابية.
صمم معايير مكافآت قائمة على المعايير لسلوك الوكلاء متعدد الخطوات، بما في ذلك مهام RLVR لاستدعاء الأدوات، وتحديد كل من الاستجابات المثالية ومسارات التفكير.
أعاد كتابة المحفزات بشكل تكراري لكشف فشل النماذج وأنشأ مهام توضيح دقيقة لاستهداف النقر على واجهة المستخدم الرسومية لتقييم الذكاء الاصطناعي المستخدم في الحاسوب.

