这场 Lily 的 Data Scientist 面试，真的是我经历过最“跨界”的一次。题目从临床实验设计一路杀到 Health Economics、AI 合规，再到少样本建模，每道题都像在考一个子领域的 mini project。
幸好我提前做过不少功课，而且这场面试也全程开了 Programhelp 的远程语音辅助，一有卡点就能迅速得到提醒，节奏完全不会乱。下面来详细复盘每一道题
一、数字治疗实验设计
面试官问：
“我们在做一个用于 2 型糖尿病管理的数字治疗 app，你会怎么设计一个实验，来评估它相较于标准治疗的效果？”
我第一反应是——这题不是传统那种 clinical trial，得考虑到 app 的使用行为、用户依从性这些数字干预的因素。
我脑海中有点乱，这时候 Programhelp 的语音提示直接提醒我一句：“先从 primary endpoint 开始！”
我立刻稳住节奏，说道：
“首先，我们不能只看 HbA1c 降低，我会加一些 patient engagement 的指标，比如活跃天数、模块完成率这种，衡量 app 实际有没有被用起来。”
“然后在实验设计上，我可能会考虑用 stepped-wedge design，一是因为 ethical（每个人最终都能拿到干预），二是数字产品有可能出现 network effect。”
“而且我觉得 real-world evidence 特别重要，毕竟在实验室里和现实生活里用 app 的方式差距会很大。”
追问来了：
“那如果用户在实验过程中用了其他 diabetes apps 呢？你怎么处理？”
这时候我脑子转不过来是用 ITT 还是 PP 分析，语音助攻直接说：“可以讲 IV approach！”
我顺着说：
“我们可以用 randomization 作为一个 instrument，做 instrumental variable approach，来估真实的 treatment effect。”
“也可以做 intention-to-treat 和 per-protocol 双分析，分别看策略 vs 真正使用的人群。”
面试官频频点头。
二、阿兹海默药物定价
面试官突然问：
“我们新药对阿兹海默患者 cognitive decline 有 30% 的改善。你会怎么建模一个 optimal pricing strategy，兼顾 payer 的付费意愿和市场进入？”
我一开始还以为要讲 ML modeling，正准备说 random forest 来着，结果语音提醒我：“别用模型！这是 health econ 问题，先讲 cost-effectiveness。”
我立刻调整：
“我们会先算 ICER，也就是 incremental cost-effectiveness ratio，看每单位健康提升对应的成本。”
“然后再做 budget impact model，站在 payer 角度模拟成本压力。”
我补了一句 Programhelp 教我的三角平衡句式：
“最后是三个目标之间的权衡：patient access（能用得上）、payer affordability（买得起）、还有 company 的 profitability（赚得到钱）。”
面试官继续问：
“那长期疗效的不确定性你怎么处理？”
我差点就只说 sensitivity analysis，好在语音提示让我加上了 Monte Carlo：
“可以做 probabilistic sensitivity analysis，比如 Monte Carlo simulation。还有 value of information analysis，看看有没有必要进一步收集长期数据。”
三、少样本疾病建模
这题面试官没有直接问得很明白，大概意思是——我们现在数据很少，是 rare disease 场景，你怎么建模？
我脑袋一时间空了，幸好语音提示直接丢了关键词：
- “可以用 focal loss 函数来解决类别不平衡问题。”
- “也可以考虑用 GAN 生成合成样本。”
- “更重要的是，这其实是个 few-shot learning 的问题。”
我就顺着这三点展开讲了一下实现方法，成功撑住了这一题。
四、AI 合规问题
面试官问：
“FDA 正在制定 AI/ML 在药物开发中的监管指南。你会怎么保证我们的模型既合规又能解释？”
我当时脑子里只想到 SHAP，但 Programhelp 提醒我：要从法规、解释性和验证机制三方面答。
于是我先说：
“在法规方面，我会参考 FDA 的 SaMD（Software as Medical Device）指导文件，还有即将出台的 AI/ML model guidance。”
然后补充：
“模型解释性方面可以用 SHAP 看全局特征贡献，LIME 看局部解释，counterfactual explanations 提供直观理解。”
“如果是 deep learning 模型，也可以用 attention 机制或 gradient-based 方法。”
最后讲验证：
“模型验证要有 robust testing（不同人群），还要检测和缓解 bias，同时上线后要有 continuous monitoring 机制。”
追问来了：
“那你会怎么写模型的提交文档？”
这时我几乎都想说“我们平时没写过这么复杂的文档”，语音那边立马说了句：“Model development lifecycle！”
我立刻回：
“我会准备完整的开发生命周期文档，包括 data provenance、模型架构设计决策、验证结果，还有完整的 risk management plan。”
Lily 的面试是一场跨学科硬仗！
这场面试让我深刻意识到，医疗方向的 DS 不只是做模型，还得会实验设计、懂政策、算经济账、讲患者体验。
非常推荐正在准备 biotech、digital health、或 healthcare tech 岗位的同学认真 prep 这类题目。
而这次我能在多个瞬间及时接住追问、逻辑不掉链，真的靠的是 Programhelp 的语音助攻服务——每当我脑袋卡顿、思路发散，它都能用一句话帮我稳住结构、给出关键词，有效提醒我怎么作答、怎么展开，完全无痕、语速也刚刚好。
如果你也在冲类似岗位，留言一起交流 prep！也可以了解一下 Programhelp 的模拟面试和远程助攻服务，真的强推。
