生物医学工程医疗健康公司医疗研发实习生实习报告

生物医学工程医疗健康公司医疗研发实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家生物医学工程医疗健康公司担任医疗研发实习生。期间，参与新型血糖监测设备的算法优化，通过改进信号处理模型，将传感器数据噪声降低35%，使系统检测准确率从92%提升至98%。运用MATLAB和Python编写自动化测试脚本，完成200组实验数据的分析，缩短验证周期20%。学习并实践了医疗器械研发中的ISO13485质量管理体系，整理5份技术文档并提交审核。掌握了跨学科团队协作流程，通过跨部门沟通推动项目进度。提炼出数据驱动的迭代优化方法论，适用于高精度医疗设备的算法开发。

二、实习内容及过程

实习目的主要是了解医疗研发的实际工作流程，把在学校学的信号处理和生物材料知识用上，看看自己喜不喜欢这行当。

实习单位是做有创血糖监测设备的，有几百号人，研发部门分好几个小组，我是在算法组，跟着一位师兄做项目。

主要做了血糖监测算法的优化，具体是处理传感器采集的微弱电信号。开始时用他们给定的数据集，我天天捣鼓MATLAB，调参数，发现噪声太大，影响后面机器学习模型的训练。7月10号左右，我尝试用了小波变换降噪，效果确实好了点，把噪声水平从15%降到了9%，但师兄说还不够，得更稳定。后来我花了几天时间研究卡尔曼滤波，重新整理了数据处理流程，把噪声再降了两个点，导师过目后说可以用于下一阶段的验证。还参与了设备性能的测试，用Python写了自动化脚本，本来手动录入200组数据要三天，我优化后一天就搞定了，虽然只是辅助工作，但挺有意思。

遇到的第一个困难是数据质量差，传感器在体外测试时信号特别不稳定，有时候几分钟就乱跳，我刚开始觉得是算法问题，后来师兄提醒我看看硬件反馈，发现是采样频率没调对，跟硬件工程师沟通后改了参数，信号立马平稳了。第二个是团队协作，我第一次参与这种跨部门对接，写文档时总想写得太专业，结果别人看不懂，后来学着用更直白的语言描述技术细节。

实习成果就是那个降噪算法，最终测试把误报率降到了1.8%，比之前的标准低了一半，虽然不是主导完成，但挺有成就感的。收获是学会了医疗器械研发的完整流程，从概念到验证怎么走，还有怎么跟不同背景的人沟通。

这段时间让我意识到，学校学的理论和实际应用差得挺远，比如生物相容性测试的细节、医疗器械注册的流程，这些都没在课上学到。也发现自己对算法这块挺感兴趣，以后想往这个方向深入。

实习单位培训机制有点弱，刚开始没人带我，都是靠自学或者问师兄，而且管理上有点乱，任务分配不太明确，有时候会同时接好几个需求，搞得我手忙脚乱。建议可以搞个新员工培训计划，系统讲讲公司业务和项目流程，另外任务分配最好有个优先级排序，不然新人容易跟不上。岗位匹配度上，我觉得我学的信号处理知识用得挺多，但像临床试验、法规这些就完全没接触，希望以后能有更多机会了解这些。

三、总结与体会

这八周，从7月1号到8月31号，在医疗研发的实习经历，让我对生物医学工程这行有了更实体的感受。以前学理论时觉得心电图、脑电图信号处理挺好玩的，但真拿到传感器数据，发现里面乱七八糟的噪声多着呢。我参与的血糖监测项目，就是天天对着那些跳动的波形图，用MATLAB磨参数，用小波变换、卡尔曼滤波试方法，最终把噪声水平从9%降到了6%，虽然只是实习中一个小小的点，但看到算法效果实打实地变好了，那种成就感是做项目题库刷再多遍都体会不到的。这段经历让我明白，理论要落地，就得解决实际问题，医疗器械研发就是不断试错、不断优化的过程，这种动手能力是我最大的收获。

实习让我看到了自己跟职场人的差距。以前觉得做个实验、跑个仿真很简单，但实际工作中，一个算法要考虑的东西太多了，比如生物相容性、长期稳定性、法规要求，这些在学校根本接触不到。刚开始我总想按自己理解的方式来做，结果被师兄好几次泼冷水，说我考虑问题太片面。比如有一次我优化算法速度，没注意到对内存的影响，导致设备发热超标，后来花了两天时间重新设计。这种被“打脸”的经历多了，反而让我学会了踏实，知道做任何事都要严谨，不能想当然。责任感也明显增强了，提交的每一份数据、每一份文档，都可能影响最终的设备性能，这种压力是大学考试完全比不上的。

这次经历也让我更清楚了自己的职业规划。我发现自己对算法这块挺有热情，尤其是信号处理和机器学习结合的部分。实习中用的MATLAB和Python环境，以及接触到的医疗器械开发流程，都让我觉得以后深入学习这些方向很有价值。接下来打算系统学一下深度学习在医疗影像中的应用，看看能不能把这块发展成自己的专长。另外，医疗器械注册流程我了解得太少了，这八周光顾着埋头做技术，差点忘了这个行业还得遵守这么多规矩，所以接下来想看看相关的法规资料，或者考虑考个医疗器械相关的证书，让自己更懂行。

行业方面，我感觉现在医疗器械越来越往智能化、精准化发展，像AI辅助诊断、可穿戴设备这些，技术迭代特别快。我在实习单位看到的那个血糖监测设备，后面还计划加入无线传输和云端分析功能，这都离不开算法和软件的进步。感觉这个行业未来机会挺多的，但挑战也大，竞争激烈。这次实习让我认识到，光有书本知识远远不够，还得持续学习新技能，适应行业变化。比如我这次用的小波变换和卡尔曼滤波，在学校课程里只是简单提了一下，但实际应用中要灵活运用，还得自己花时间深入理解。总的来说，这段实习经历让我成长了不少，也明确了努力的方向，挺值的。

致谢

感谢在实习期间给予我指导和帮助的团队，特别是我的导师，在算