让健康数据服务于健康
关于我们
双重合作
拥有生物医学和算法开发双团队
深度合作
与西安交通大学算法与分析技术国家工程实验室、西安电子科技大学人工智能学院深度合作
业务领域
聚焦大健康领域，致力于云计算、大数据、人工智能、物联网及智能硬件等全球健康申子信息的先进技术的开发与转化
科技理念
让科技服务于健康
大模型引领健康数据智能化应用
过去：传统互联网+医疗
基于互联网提供的在线诊疗服务：服务功能单一，应用场景碎片化
现在：医疗大模型+互联网+医疗
医疗大模型创新突破，深度训练海量医疗数据，精准应对复杂临床场景，提供个性化智能医疗服务
健康数据和服务管理平台
需求痛点
- 医学知识体系庞大繁杂
- 客户健康管理个性化、连续性不足
- 客户健康数据未被有效应用
技术优势
- 深度学习算法、决策支持算法、智能反馈算法
- 大语言模型、生成式AI
功能特点
- 专业医学知识库，做B端用户的得力助手
- 医学大模型提供个性化、精准的健康管理方案
- 交互友好软件平台辅助客户数据和业务管理定制化数据看板，一键智能统计健康数据
健康数据和服务管理平台
需求痛点
- 个人健康数据难以形成标准化档案
- 个人健康管理专业度、连续性不足
- 个人健康数据在个人健康促进方面未被有效应用
技术优势
- 高精度OCR算法;深度学习算法、决策支持算法
- 大语言模型、医学专业知识库
- 高适应性慢病管理专病模型、用药安全与风险预警模型
功能特点
- 健康数据的标准化归集，形成个人标准化的健康档案
- 大模型提供个性化、精准的健康建议
- 解码多维数据中的隐性信息，形成健康风险预警简明、便捷的终端应用程序，易于数据记录和使用
基于人工智能的中医辅助治疗及调理指导平台
需求痛点
- 中医治疗方案的个性化程度有限
- 中医资源的整合和共享不足
技术优势
- 深度学习算法、决策支持算法、智能反馈算法
- 大语言模型、医学专业知识库
- 专病专科用药安全和辅助诊疗大模型
功能特点
- 中医药专业知识数据库的建立
- AI智能问答式体质分析
- 深度学习技术在个性化中医调理方案中的应用
AI 辅助多模态老年HFpEF诊断系统
需求痛点
- 老年患者受高龄、感染、房颤、肥胖、心血管疾病等多种因素影响，这些因素显著提高了HFpEF的诊断难度。
- 诊断难度增加导致极易漏诊，进而延误治疗
- 诊断困难和病例不同质性成为老年HFpEF诊疗的主要难点
技术优势
- 深度/强化学习技术
- 自然语言处理技术视觉分割和跟踪技术
- 大语言模型Self-training
功能特点
- 中医药专业知识数据库的建立
- AI智能问答式体质分析
- 深度学习技术在个性化中医调理方案中的应用