早期肺癌智能筛查系统

贴合医生工作场景,融合AI算法,建立全平台视觉规范。

我的位置

我负责项目的产品设计,确立产品需求及调研,完成原型设计及PRD编写,并输出整体的UI设计稿和规范设计,配合工程师完成开发。

产品思路

1.整合AI算法模块,实现产品化

2.无缝对接PACS系统,产品上提供多数据接口方案

3.降低漏诊率,解放生产力

视觉设计

1.前期通过在医院的实地调研,熟悉医生现有的技术设备和软件环境,对后期设计具有指导性帮助;

2.CT影像通常为负片色,如样式采用Light版本,视觉对比太过强烈,干扰了医生的正常使用,故整套UI的视觉风格为暗色系;

3.根据医疗软件行业的现状,UI上极大程度的提升了用户体验,解决了医院98系统风格,信息布局杂乱的问题;

开发协作

1.使用invision平台托管设计素材、规范、反馈等,提高协作效率;

2.高效轻量化的与前端协作,基本做到零切图、零文档化协作;

3.使用Github反馈前端问题,基础样式问题直接上手修改合并;

4.肺癌项目中,通过需求调研,搜集到了一个DICOM处理开源框架,通过与技术的沟通,确定使用此框架,缩短了3个以上的开发周期。

标注系统

在设计客户端系统之前,我们还设计开发了一个在线标注系统,旨在为算法提供更准确的的样本数据。

这个标注系统涵盖了,病理切片和放射影像的手工标注。用户可上传特定的影像数据,对病灶区域进行人工标注。

这在AI影像行业中,显得十分重要,因为数据规模、标注质量直接决定了AI算法的结果。