每天在用AI 加速的分析流程
LLM / agent 辅助文献与临床试验数据库扫描、代码生成、报告生成。每个数字由计算生物学家复核，每个结论可回溯来源。
APPROACH
工作方法
五步工作流程：问题定义、数据评估、分析与验证、生物学解读、决策级交付。AI 加速、专家把关、全程可复现，代码随报告交付。
发现 → 验证 → 转化
我们的工作沿着三段展开：从数据中发现信号，用可复现的方法验证它，再把结果转化为研发决策能用的结论。重点在最后一步——结果对应到什么机制，能不能支撑您下一个决定。
WORKFLOW
五步工作流程
每一步的产出，是下一步的输入。
- 01
问题定义
把研发问题翻译成可分析的假设。“这个靶点值不值得做”需要拆成可以用数据检验的具体问题：在哪个癌种、和什么比较、看哪些指标。这一步做不准，后面的分析再严谨也答非所问。
- 02
数据评估
AI 辅助扫描文献与数据库，由专家判断现有数据能否回答这个问题。如果答不了，我们会直接说明，并告诉您需要补充什么数据。
- 03
分析与验证
使用可复现的分析流程，每个数字都能回溯到数据来源。预测模型做交叉验证与外部验证。
- 04
生物学解读
结果对应回机制与临床，不停留在“统计显著”。一个显著的差异，要说明它在生物学上意味着什么，对研发决策有什么影响。
- 05
决策级交付
交付的图表与结论，是能拿去开会、能放进 data room 的规格。
WHAT WE DON'T DO
我们不做的 AI
- 不做黑箱预测。说不清依据的模型，我们不交付。
- 不承诺“AI 发现靶点”。
- 客户数据不进公共模型。
REPRODUCIBILITY
可复现性承诺
- 每个数字可回溯来源：报告中的每个结果，都能追到所用的数据与分析步骤。
- 代码随报告交付：分析脚本与模型代码是交付物的一部分，您的团队可以自行复核或重跑。
- 验证结果随模型交付：预测模型附交叉验证与外部验证结果。