AI 临床工具验证与强化 LLM

• 主导上线前验证。

• 创建模型卡/透明度文件（预期用途、局限性、监测、回滚）。

• 与团队协作开展数据质量工作（数据来源可追溯性、代表性、更新频率、隐私）。

• 开发 LLM 评估数据集与金标准；开展临床红队与提示词测试；优化提示词与安全护栏；评估 RAG 的保真度。

以临床为核心的“人机在环”能力建设

• 培训临床医生以监督 AI 工具并裁定例外情况；为 LLM 使用制定 SOP/检查清单/升级流程。

• 与工程与产品、安全、合规、法务以及照护/服务线负责人协作。

AI 治理与政策

• 在患者安全官的协作下，管理临床 AI 治理（伦理、安全、监管要求、隐私、变更控制、文档记录）。

• 定义临床使用标准及“人类参与在环”的保障措施。

• 维护治理文件（章程、SOP、决策记录）并支持审计准备。

质量与患者安全

• 支持临床 QA、与 URAC/NCQA 相关的工作，以及政策/标准/评分量表（rubrics）的管理。

• 主导和/或参与事件检测、根因分析（RCA/FMEA）与纠正与预防措施（CAPA）；提供教育（CME/CE 及针对性培训）。

• 支持客户/支付方（payer）的审计、RFP、VBC 指标（HEDIS、MIPS）、实施与升级，包括申诉与复核。

• 主导和/或支持跨职能工作，分析临床质量绩效数据，识别改进机会，并将基于价值的照护洞察用于优化健康计划设计——以提升结局、改善会员体验并提高成本效率。

• 对临床服务开展持续评估，运用持续改进与基于证据的方法，确保服务有效、患者结局可衡量，并与组织的质量标准保持一致。

必备

• MD/DO，持有有效且不受限制的执业许可。

• 3 年以上临床实践经验；2 年以上在质量、患者安全或临床运营领域的经验。

• 有在临床场景中审阅 LLM 输出的经验；构建评估数据集；执行红队/提示词测试；评估 RAG。

• 具备 QI/患者安全（PDSA、精益/六西格玛、RCA/RCA2、FMEA、CAPA）方面的专业知识。

• 熟悉 URAC、NCQA 以及 CMS；了解 HEDIS/MIPS。

• 在基于价值的照护模式下成功推动质量改进的证明。

• 有与分析/数据科学团队合作的经验；能够解读关键绩效指标。

• 具备良好的文档能力，并能与相关方有效沟通。

优先

• 有构建、部署并迭代临床 AI 代理（agents）的经验。

• 熟练掌握商业智能与分析（例如 Tableau/Power BI；基础 SQL/统计）。

• 有远程照护/照护导航以及企业级审计相关经验。

核心能力

• 强大的临床判断力与系统思维。

• 分析严谨；卓越的文档能力。

• 能够识别并降低技术赋能照护中的风险。

• 能够在临床与技术团队之间进行指导与影响力发挥。

• 能够在不确定性中推进工作，并能独立开展工作。

其他

• 以远程为先的工作方式；出差有限（约 10–15%）。