经历

• 2025 年 8 月通过博士资格考试（candidacy exam），成为博士候选人；2026 年 6 月通过论文开题答辩，进入 ABD（All But Dissertation）阶段，预计 2027 年 6 月毕业。
• 研究方向：多模态临床数据（电子病历、医学影像、临床文本、可穿戴数据）、大语言模型与精准医疗。

2021–2022 学年奖学金；导师：Dr. Li Shen。任佩雷尔曼医学院 Shen Lab（DBEI & PennAITech）研究助理。

• 主导 5 项跨学科 AI 研究项目，聚焦大模型微调、评测框架与医疗应用，涵盖疾病检测、可信 AI 与公平性医疗数据分析。
• 研发 MentalGPT，基于 MentalChat16K 微调的大语言模型系统，在 7 项心理健康指标上超越基座模型与基线，由人类专家与 LLM 评审共同评估。
• 以第一作者在 KDD、AMIA、AAIC、IEEE BIBM 等会议及健康信息学期刊发表 6 篇论文，并参与 NeurIPS 合作研究。

• 在 Google Cloud 上构建稳健的机器学习管线，处理多源委内瑞拉政治数据（网络文章、电视广播、音频），数据准备时间由 4 周缩短至 1 周。
• 针对西语政治话语微调 OpenAI Whisper 与 GCP 语音转写模型，优化领域术语识别并适配多变的广播音质。
• 运用基于 Transformer 的 NLP 分析 10 万+ 篇委内瑞拉新闻（2006–2009），量化查韦斯时代不同媒体的政治情感变化。

• 优化 4 条审计分析 Python 数据管线，错误率降低 30%，每周节省 16 小时。
• 构建自动化报表看板（SQL Server、Python、Power BI），追踪 20+ 项 KPI，一键更新、实时可见。