融合创新: 技术团队适应医疗行业的敏捷转型之路 梁莉 罗氏诊断 数字化平台技术产品总监 www.top100summit.com 梁莉 （Kylie Liang) 罗氏诊断 数字化平台技术产品总监 “ 产品经理： 传统行业（罗氏）- 负责领导产品经理和UI/UX工程师团队，从0到1构建数 字化平台和医疗健康数字产品。 科技行业（微软）- 从0到1构建全球Azure Spring 服务效率和质量。然后传统模式与新技术间 存在矛盾，比如原始数据不出域、数据可用 不可见。 • 罗氏诊断中国团队希望通过自研数字化平台 和疾病管理应用，打造可扩展、安全、以患 者为中心的医疗服务生态系统。 • 由此，罗氏诊断组建了多领域人才融合的新 团队，而这只团队本身也是需要去学习医疗 健康行业的场景，才能去推动转型的挑战。 案例背景 流程 团队 技术 用户 www.top100summit.com 数字化转型： 新生 线下 vs. 线上 壁垒 vs. 竞争 问题与挑战 流程： 项目 vs. 产品 瀑布 vs. 敏捷 技术： 新技术 vs. 已有系统 传统IT工具 vs.DevSecOps 团队： 互联网节奏 vs. 行业特点 理念差异 vs. 包容适应 用户： 内部用户习惯 vs. 变革 外部用户习惯 vs. 创新 天 时 地 利 人 和 www.top100summit.com

.........................................................................................13 1.4 项目团队及职责分工...........................................................................14 2. 知识库数据处理方案... 等领域的应用需求。 为明确项目边界，以下列出不在本项目范围内的事项： - 硬件基础设施的采购与搭建； - 模型的商业化推广与运营； - 知识库的长期维护与更新。 1.4 项目团队及职责分工 本项目的团队由项目经理、数据工程师、算法工程师、AI 模型 训练师、质量保证专家和产品经理组成，确保项目在各个环节都能 高效推进并达到预期目标。项目经理负责整体项目的规划、进度管 理和资源协调 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 管理，主持项目会议，跟踪项目进展，确保项目按时交付。  数据工程师：负责数据采集、清洗、预处理和存储，开发和维

模型训练和优化；采用分布式计算技术，确保模型在大规模数据处 理中的高效性；集成银行现有的数据管理系统，确保数据的完整性 和安全性。项目的管理范围包括：制定详细的项目计划，明确各个 阶段的任务和时间节点；组建专业的项目团队，包括数据科学家、 软件开发工程师、系统架构师等；建立有效的沟通机制，确保项目 各方的信息对称和及时反馈。 具体任务分解如下： - 需求分析与模型定制：根据银行业务需 求，定制和优化 Deepseek 其是在模型合规性、数据隐私保护和模型透明度方面，银行需要与 其保持密切沟通。 在项目团队的组织架构中，设定了明确的责任分工和协作机 制。项目总负责人由银行高层管理人员担任，负责整体战略决策和 资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组成，确保模型功能与业务需求紧密匹配。风险合规团队则负责监 督项目的合规性，降低潜在风险。 为确 支持分布式计算和云原生架构，实现高可用性和弹性扩展  完善的监控和日志记录功能，实时监控模型运行状态 最后，模型的维护和更新应定期进行，以确保其能够适应不断 变化的业务需求和技术环境。银行系统的技术团队应具备足够的专 业知识，能够熟练操作和优化模型，同时与模型供应商保持紧密合 作，及时获取最新的技术支持和更新。通过满足这些技术需 求，Deepseek 大模型能够在银行系统中发挥最大的效能，为银行

....................................90 6.2 团队构建.............................................................................................92 6.2.1 多学科团队组建.......................................... 类医疗 实践需求的深刻理解，以确保所选应用方向具有实用性和必要性。 其次，旨在搭建一个可供临床验证的 AI 生成式大模型框架， 实现医疗数据与模型输出之间的有效整合。通过与医疗工作者和技 术团队的合作，将数据处理流程、模型训练及生成结果的反馈机制 紧密结合，以确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。 再者，本研究还将评估 AI 生成式大模型在提升医疗效率及改 善患者体验方面的作用。具体而言，将对比模型应用前后的各项医 从新数据中学习，提高生成结果的质量与真实感。 这些特点使得生成式模型在医疗场景中的应用变得日益重要， 特别是在药物发现、疾病预测、患者监测和个性化治疗等方面。通 过不断优化这些模型的结构及算法，研发团队能够更有效地将生成 式模型应用于现实医疗问题中，提高医疗诊断的准确性和效率。 2.1.2 大模型的优势 大模型作为人工智能领域的重要创新，其优势在多个方面体现 出其在医疗场景应用中的巨大潜力。

.......................................................................................78 4.1.1 项目团队组建.............................................................................79 4.1.2 项目计划和目标设定. 其次，DeepSeek 的机器学习算法能够识别车辆运营中的潜在 问题，如线路拥堵、车辆故障等。系统会实时监控车辆的运行状 态，通过传感器数据与历史故障模式进行比对，一旦发现异常，立 即向维修团队发出预警，并提供故障定位和维修建议。这种预防性 维护不仅降低了车辆故障导致的运营中断，还延长了车辆的使用寿 命。 此外，DeepSeek 的智能路径规划功能可以帮助驾驶员选择最 佳行驶路线， 统的正常运行造成影响。同时，需建立专门的测试环境，对 DeepSeek 技术进行全面的功能测试、性能测试和安全测试，确保 其在实际运营中的稳定性和可靠性。 为了确保新技术的顺利引入，需组织跨部门的专业团队，包括 技术开发人员、系统运维人员以及业务管理人员，进行协同工作。 在新技术的引入过程中，重点关注以下几个方面：  数据接口标准化：确保 DeepSeek 技术能够与现有系统的数 据接口无

作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 数字资产&运维能力迭代 云运维团队组建 运维团队管理流程经验 运维人才培养机制 运维团队能力沉淀 运维专家经验知识库 运维脚本、故障模式库 智能客服 运维资产智能转型 统一运维管理平台 远程运维工具平台 数字化运营平台 运维工具持续创新 运维流程按照不同运维动作属性分为故障修复线、 业务变更线和主动运维线。 故障修复线 故障处理流程：故障处理流程主要是规范各类事 件的受理、处理、升级工作，尽快恢复云平台正 常工作，界定客户运维团队、云服务厂商、及厂 商驻场运维工程师等角色的职责边界，高效处理 故障，避免造成业务中断，确保业务的稳定性。 15 应急恢复流程：应急恢复流程主要是业务紧急恢 复、安全攻击事件及重要漏洞处理等场景下的应 间不超过 8.76 小时（365 天 * 24 小时 * 0.1%）。 这要求运维团队具备完善的监控体系，能及时发现 并解决潜在的系统故障隐患，同时制定冗余和灾备 策略，确保在出现硬件故障、网络中断或软件错误 时，系统能快速切换到备用环境，维持业务连续 性。 运维服务响应指标 告警响应及时率：规定运维团队针对告警的响应速 度。例如，对于影响业务正常开展的关键告警，要 求运维人员在15分钟内做出响应，初步确定故障原

AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵 处理来自不同源头和格式的数据，确保其兼容性与一致性。 - 技术 集成：整合前沿的机器学习算法与现有的企业 IT 基础设施。 - 用户 培训：为确保系统的有效使用，需要对用户进行系统的培训与支 持。 为应对这些挑战，项目团队将采取分阶段实施的策略，以确保 每个阶段的成果都能得到充分的测试与优化。同时，将建立一个跨 部门的项目管理委员会，负责监督项目进展、协调资源以及解决跨 部门协作问题。通过这种方式，项目能够有效地控制风险，确保按 质量控制环节应贯穿标注全过程，具体包括以下几个步骤： 1. 标注前培训：对标注员进行系统培训，确保其理解标注任务与 技术规范，并通过测试考核方可上岗。 2. 标注中抽查：在标注过程中，由质检团队随机抽取部分数据进 行复核，及时发现并纠正标注错误。抽查比例可根据数据复杂 度动态调整，建议不低于 10%。 3. 标注后验收：标注完成后，进行全面的质量评估，包括一致性 检查、完整性检查与逻辑性检查。对于不合格的数据，需返回

，实现多设备 的无缝操作。同时，借助于高度集成的 API 接口，SaaS 平台能与 其他应用程序无缝对接，支持数据的流动和分析。 最后，SaaS 平台还在协作和团队合作方面提供了强大的支 持。通过实时的在线编辑和共享功能，团队成员可以跨地域协同工 作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 对比要素 首先，不同用户类型在使用大模型 SaaS 平台时，需求存在显 著差异。主要用户类型可以分为以下几类：  企业用户：包括大型企业、中小型企业，涉及各个行业如金 融、医疗、零售等。  开发者：独立开发者或企业技术团队，他们需要灵活的工具进 行模型的开发和调优。  学术研究者：高等院校和研究机构的研究人员，他们关注模型 的研究与创新。 针对这些用户类型，我们可以从以下几个维度进行具体分析： 1. 功能 这些公司竞争，我们 必须找到差异化的市场定位，可能通过提供更具个性化的服务或特 定行业的解决方案来实现。 第二类是中小型企业，尤其是专注于垂直行业的 AI 初创公 司。这些公司通常拥有灵活的团队和创新的思维，能够快速响应市 场需求。这些企业在专业领域内具有较强的竞争力，能够提供深度 定制化的服务。然而，由于资源有限，它们的市场推广和客户支持 可能相对较弱。我们可以通过与这些企业合作，形成互补的战略联

.........................................................................................10 1.4 项目团队组成......................................................................................12 2. 需求分析 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进 行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 项目团队组成为 DeepSeek 智能体开发项目的成功实施提供了 坚实的人才保障。团队采用扁平化矩阵结构，确保各职能部门间的 有效沟通与协作。核心团队由以下五个专业组构成：技术研发组负 责智能体核心算法的设计与实现，成员包括 3 名高级算法工程 师、2 名系统架构师和

......................................................................................82 9.1 项目启动与团队组建..........................................................................84 9.2 数据准备与预处理....... 风险预警与管理：模型能够识别潜在 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 体效益。这一技术的应用不仅符合当前行业发展的趋势，也为未来 工程造价管理的智能化转型提供了切实可行的路径。 1.2 助用户直观地了解数据的分布和变化趋势。通过交互式图表和实时 监控面板，用户可以轻松掌握数据处理的各个环节，及时发现并解 决问题。此外，模型还支持多用户协同操作，允许多个用户同时在 相同数据集上进行数据处理和分析，从而提高了团队的协作效率。 以下是 DeepSeek-R1 在数据处理能力方面的关键优势总结： - 高效的数据清洗和集成能力，确保数据质量和一致性 - 支持多种数 据转换技术，满足不同场景需求 - 分布式计算框架，显著提升大规