临床数据与医疗人工智能

从临床数据的治理、清洗到建模应用,我们帮助团队把电子病历、检验检查等真实世界数据转化为可用于研究与决策支持的模型与工具

我们能做

  • 临床数据治理、清洗与结构化
  • 疾病风险预测与预后建模
  • 真实世界研究(RWS)数据支持
  • 临床决策支持工具原型开发

以上仅为部分示例。我们的能力不止于此,欢迎带着你的具体需求与我们聊聊,一起探讨可行的方案

典型交付物

  • 01 清洗结构化后的数据集
  • 02 风险 / 预后预测模型
  • 03 决策支持工具原型

适用场景

适用于医院科研、临床预测模型研发,以及需要处理大规模临床数据的合作项目

HOW WE WORK

我们如何协作

无论哪类业务,我们都遵循一套清晰、透明的协作流程

  1. 01

    需求对齐

    沟通课题背景、数据情况与目标,明确边界与预期交付

  2. 02

    方案设计

    给出技术路线、里程碑与时间线,确认方案后启动

  3. 03

    研发与交付

    按里程碑推进,阶段性同步进展与中间结果,保持透明

  4. 04

    验收与部署

    交付成果、联调验收,按需部署到本地 / 内网 / 信创环境

  5. 05

    维护与迭代

    提供后续答疑、维护与迭代支持,让成果持续可用

TECH STACK

从数据到部署的工具链

按研发环节组织的常用技术栈,具体选型会依项目需求调整

01_DATA

数据处理

  • Python
  • NumPy / Pandas
  • RDKit
  • SQL / 数据治理

02_MODEL

建模训练

  • PyTorch
  • PyG / DGL
  • scikit-learn
  • Transformers

03_ENG

工程化

  • FastAPI
  • gRPC
  • Docker
  • Git / CI

04_DEPLOY

部署运维

  • Linux
  • GPU 调度
  • 私有化 / 信创
  • 监控与日志