iRadar-HCC
一项回顾性可行性研究:在控制诊断相关信息泄漏后,使用本地 LLM 对纵向病历进行逐日风险评分,并描述连续高分规则下的预警情况。
西交利物浦大学本科生,关注 AI、AI Agents 与 Model Evaluation / Reliability,把课堂之外的想法持续转化为可运行、可验证、可迭代的作品。

从数学与编程的地基出发,在真实项目中寻找问题、建立方法,再用可复现的结果检验判断。
我目前就读于 Xi’an Jiaotong-Liverpool University 本科一年级,长期关注 AI / Machine Learning、LLM 应用与具身智能。我喜欢把模糊需求拆成明确流程:数据怎么进入、判断如何发生、结果如何追踪,以及下一次迭代应该改什么。
关注模型输出的边界、证据链与时间信息泄漏;研究经历是后续技术学习的入口,而不是对临床结论的替代。
一项回顾性可行性研究:在控制诊断相关信息泄漏后,使用本地 LLM 对纵向病历进行逐日风险评分,并描述连续高分规则下的预警情况。
两个项目都围绕同一个习惯展开:把人的判断转化为结构化、可审查的系统。
将海报 Design Brief 中重复、逐项的人工核对转化为自动化检查流程,目标是降低检查负担,并提升结果的一致性与可追踪性。
把投资理由、关键数据与结果结构化记录,减少仅凭印象复盘的问题,使决策过程能够追踪、比较与持续改进。
把基础学习、项目实践与长期方向放在同一条时间线上。
Undergraduate Year 1 · Linear Algebra · Calculus · Python · Machine Learning
围绕 LLM Applications、Embodied AI / Robotics 建立知识框架,并用个人项目反复验证。
期待从具体任务开始,在研究方法、工程实践和技术表达中获得高质量反馈。
Python · Git · VS Code
OpenAI API · AI-assisted development
Linear Algebra · Calculus
Machine Learning fundamentals
问题拆解 · 结构化记录
持续迭代 · 及时沟通
学习小提琴 13 年,中央音乐学院校外考级九级优秀。2026 年加入 XJTLU Orchestra 小提琴声部。音乐训练带来的耐心、协作与持续打磨,也构成了我解决问题的方式。
项目交流、学习讨论与导师指导,欢迎联系。