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嗨，HN，
我是一名创始人，拥有丰富的医院和电子健康记录（EHR）工作流程的实践经验。我正在构建Watchtower Pulse，这是一个基于人工智能的系统，嵌入在Epic或Cerner中，自动化医疗设备（DME）和出院工作流程。它通过SMART on FHIR读取病历，检查保险规则，准备完整的转诊资料包，并即时将其发送给供应商。
这是我每天在医院中看到的一个真实问题。由于文档不完整和保险规则复杂，出院过程经常延误。医生无法记住这些规则，而病例管理的工作量也过于繁重。我们的最小可行产品（MVP）范围故意设定得紧凑且现实。
我正在寻找一位具有强大后端和全栈经验的高级或员工级创始工程师。拥有医疗保健、HIPAA、FHIR或EHR经验者优先，但如果你对学习充满热情，这些经验并不是必需的。这是一个真正的从零到一的项目，目前已经有真实的试点对话在进行中。
目前阶段仅提供股权，创始人级别的所有权。支持远程工作，优先考虑美国地区的候选人。
如果你对此感兴趣，请留言或私信我，我会分享更多细节。
请通过watchtowerpulse@gmail.com与我联系。
感谢阅读。
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- 拥有真实用户
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- 希望增加收入<p>欢迎在下方评论您的想法。
嗨，HN，
我是CryDecoder的开发者。在无数个凌晨三点，我疲惫不堪地盯着哭泣的婴儿，试图猜测他是饿了、肚子不舒服还是单纯的不高兴后，我决定开发这个应用。
我意识到自己在几乎没有睡眠的情况下，实际上是在进行一场心理决策树的运算，因此我决定看看能否自动化一些信号处理的工作。
它的功能：
CryDecoder分析婴儿哭声的短音频片段，并将其分类为饥饿、不适/肠气、疲倦或一般不安等类别。
它的工作原理：
• 技术：在设备上提取音频特征，并配合经过标记的哭声模式训练的轻量级机器学习模型。
• 性能：推理过程在手机本地进行，这样可以保持低延迟，避免将音频发送到外部。结果返回的速度足够快，几乎可以实时反馈。
• 哲学：这并不是为了取代父母的判断，而是作为一个额外的数据点——在你疲惫不堪、不确定接下来该尝试什么时的理智检查。
商业方面：
该应用目前采用付费模式，并提供预览。我首先是一名工程师，仍在不断调整定价和付费墙的位置。
我希望能收到关于以下方面的反馈：
1. 技术方法和响应速度
2. 对于这样的实用工具，付费墙的时机是否合理
感谢您抽出时间查看。