姓名：周咨成
所在学院：生物医学工程学院
年级专业：2022级生物医学工程专业本科生
导师：钱学骏
书院：大道书院
毕业去向：保研直升上海科技大学博士研究生
获奖经历：2024第九届全国生医工创新设计竞赛一等奖
科研与成果转化：以第一作者身份在《数字医学》（npj Digital Medicine）发表学术论文
从第一次接触编程时的手足无措，到以第一作者身份在国际期刊《数字医学》发表研究成果；从课堂中的理论学习，到深入医院超声诊室开展科研实践，周咨成用四年的时间，在医学与工程交叉融合的道路上不断寻找属于自己的方向。
回望本科四年，他最大的收获并不仅仅是论文、竞赛和升学成果，而是在一次次科研探索中逐渐理解了技术服务生命健康的意义，也坚定了继续深耕医学人工智能领域的决心。
在医工交叉中寻找方向
高中时期，周咨成对计算机和编程充满兴趣，却没有接受过系统训练。进入上海科技大学生物医学工程学院后，他第一次接触到人工智能、医学影像处理等课程，也开始思考一个问题：技术创新最终能够为现实世界带来什么改变？
生物医学工程的交叉学科特色给了他答案。在这里，算法与工程技术不再停留于代码和公式，而是与疾病诊疗、患者健康紧密相连。学院构建的医工交叉培养体系，使他有机会接触医学影像分析、人工智能、生物医学超声等多个方向，也为后续科研探索奠定了坚实基础。
课堂学习之外，他逐渐将目光投向真实临床场景。在医院实践过程中，他观察超声医生完成图像采集、病灶定位与诊断判断的全过程，也第一次意识到，人工智能研究最终服务的并非论文中的性能指标，而是真实的临床决策需求。这种来自临床一线的触动，成为他后续科研探索的重要起点。除了在医院实践的经历之外，周咨成还曾前往相关企业了解工业界的需求。与实验室关注模型性能不同，企业更加关注技术稳定性、部署效率以及实际应用场景。不同环境中的学习经历，让他逐渐认识到，从实验室研究到临床应用，中间还需要经历漫长的工程化和产业化过程。
在创新实践中锤炼能力
除了课堂学习，周咨成积极参与创新实践。在第九届全国大学生生物医学工程创新设计竞赛中，他与团队成员在任志华与李丹老师的指导下共同完成了“磁共振兼容的心动雷达非接触式监测系统”项目。
作为项目负责人，周咨成参与系统方案设计、技术开发与项目统筹工作。面对磁共振环境下传统生命体征监测方式存在的局限，团队围绕临床实际需求不断优化系统设计，探索利用非接触式技术实现心跳和呼吸信号监测。项目最终从全国2000余支参赛队伍中脱颖而出，荣获全国大学生生物医学工程创新设计竞赛一等奖。这段经历让他深刻体会到，真正有价值的工程创新不仅需要扎实的技术能力，更需要对临床需求的深入理解。
获奖合影（周咨成，左十）
在超声影像中寻找人工智能方案
周咨成与人工智能的结缘，始于本科课程中的一次文献汇报。在“医学图像处理”课程中，他第一次系统阅读学术论文，并逐渐对医学人工智能研究产生兴趣。随后，他加入钱学骏教授课题组，开始接触超声影像分析相关研究。
在课题组期间，钱教授多次带领团队前往合作医院交流学习。在超声诊室里，周咨成经常看到医生一边操作探头，一边快速完成图像判断。对于经验丰富的医生而言，许多诊断依据已经成为长期训练形成的直觉，而对于年轻医生来说，同样的图像往往需要更长时间分析。这也让他开始思考，能否通过人工智能将专家经验转化为可复制、可推广的辅助工具，让更多患者受益。
探索人工智能辅助方案
在眼科超声方面，疾病的筛查和风险评估仍然高度依赖专家经验，而基层医疗机构往往缺乏相关资源。面对这一问题，周咨成参与开发眼科超声视觉-语言基础模型SonoEye，让人工智能能够同时理解超声图像与临床报告信息，有望推动眼科超声从经验驱动向数据驱动转变，为眼病早期筛查、视力损伤预警以及眼部肿瘤风险评估提供新的技术手段。
在项目推进过程中，周咨成经常参与课题组与临床医生的交流讨论。面对同样的超声图像，不同资历医生关注的重点往往有所不同，这让他更加意识到优质诊疗经验标准化的重要性。他与团队不断探索超声图像分析、多模态学习和患者级推理等关键问题，在一次次实验迭代和临床验证中完善模型设计。经过长期探索，相关研究成果最终被发表于Nature旗下期刊《数字医学》（npj Digital Medicine）。
相比论文发表本身，更让他感到振奋的是，在医生读片实验中，人工智能辅助能够显著提升年轻医生和非专科医生的诊断水平。这让周咨成真正感受到，科研成果不仅存在于论文之中，也能够帮助更多患者获得更及时、更准确的医疗服务。
在求索中奔赴未来
周咨成在本科阶段既要完成课程学习，又要投入科研训练。白天上课、晚上阅读文献和调试实验逐渐成为他的工作常态。正是在课程学习与科研探索的不断切换中，他逐步完成了从知识学习者到问题探索者的转变。
回顾本科四年，周咨成穿梭于课堂、实验室与医院之间。从课程学习到科研训练，从工程实践到成果转化，他逐渐理解了生物医学工程“医工融合、服务健康”的内涵，也更加明确了未来的发展方向。基于本科阶段的科研积累和对医学人工智能领域的浓厚兴趣，周咨成选择继续留在上海科技大学攻读博士学位。
未来，他希望继续聚焦超声人工智能领域，在技术创新与临床需求之间搭建桥梁，让更多科研成果从实验室走向临床实践，让科技的微光照亮更多人的长夜。
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