利用大數據、機器學習、深度學習、文本分析技術，為醫生提供人工智能工具，輔助醫生在醫學科研探索過程中進行靈活的、高效的數據整合，讓醫生整理數據不再繁瑣。面向病因研究、診斷研究、治療研究、預后研究的自動化分析模板引擎模板，支持醫療機構高效率、高質量地產生學術研究成果。

• 多源數據整合
• 高效數據審查
• 科研流程自動化
• 協同合作科研

應用場景

臨床實驗輔助

臨床實驗中需要通過各種方法改進實驗設計，增強臨床實驗在真實世界的結果可外推性。自動化醫學分析技術可以通過臨床數據結合社會、心理多維指標，更好的優化臨床實驗設計，并篩選適宜的患者隊列，降低實驗中的干擾因素，更好的進行臨床驗證。

健康洞察與疾病風險預測

自動化醫學分析技術能夠參與疾病的篩查和預測，從行為、影像、生化等檢查結果中進行判斷，對人體健康情況進行評估，輔助疾病提早發現提早干預，并助力實現預防性醫療。

輔助藥物研發

生物醫學的海量數據驅動了制藥行業對人工智能的興趣，深度學習可基于測定數據和文本數據建立生物過程模型。深度學習和其它智能算法都有望對藥物研發產生重大影響。利用現有數據，建立智能模型，通過模型推斷輔助探索藥物研發，降低研發成本，提高研發成功率。

輔助醫學教學與資格考試

借助自動化醫學分析技術，使醫學教學更具備沉浸感、實訓感，增加反饋信息，并將醫學教學與考試的理論、實際相結合，取得更好的教學效果。同時也可以助力在崗培訓，實現自動化醫療科研平臺，通過互聯網教學或移動教學，實現醫學終身教育。

為什么選擇RealMedSci自動化醫學分析平臺

成為醫學研究離不開的分析工具

高效數據整合

處理醫療數據差異化，將多源異構醫療數據標準化統一聚合；清洗醫療臟數據，進行數據質量治理；解決醫療數據質量問題，為醫療科研自動化應用研發準備高“營養”的原材料。

智能數據標注

優良設計的數據標注工具，極大提高數據標注效率，降低數據標注的工作量。同時融合知識自動化服務技術，盡可能實現數據標注的自動化輔助工作，解決醫療數據標注問題。

自動化分析引擎

以“一站式”的人工智能平臺構建全能堆棧，提供多統計分析方法、算法選型，算法訓練，算法優化，模型驗證與應用部署的全棧支持。解決算法選擇與引用的問題。以“平民化”的工具形態賦能醫療產業人員、醫療業務人員和醫療科研人員人工智能研發能力，解決醫療科研人員短缺和跨領域應用專家的稀缺問題。