Q医疗

利用大数据、机器学习、深度学习、文本分析技术，为医生提供人工智能工具，辅助医生在医学科研探索过程中进行灵活的、高效的数据整合，让医生整理数据不再繁琐。面向病因研究、诊断研究、治疗研究、预后研究的自动化分析模板引擎模板，支持医疗机构高效率、高质量地产生学术研究成果。

多源数据整合

高效数据审查

科研流程自动化

协同合作科研

应用场景

临床实验辅助

临床实验中需要通过各种方法改进实验设计，增强临床实验在真实世界的结果可外推性。自动化医学分析技术可以通过临床数据结合社会、心理多维指标，更好的优化临床实验设计，并筛选适宜的患者队列，降低实验中的干扰因素，更好的进行临床验证。

健康洞察与疾病风险预测

自动化医学分析技术能够参与疾病的筛查和预测，从行为、影像、生化等检查结果中进行判断，对人体健康情况进行评估，辅助疾病提早发现提早干预，并助力实现预防性医疗。

辅助药物研发

生物医学的海量数据驱动了制药行业对人工智能的兴趣，深度学习可基于测定数据和文本数据建立生物过程模型。深度学习和其它智能算法都有望对药物研发产生重大影响。利用现有数据，建立智能模型，通过模型推断辅助探索药物研发，降低研发成本，提高研发成功率。

辅助医学教学与资格考试

借助自动化医学分析技术，使医学教学更具备沉浸感、实训感，增加反馈信息，并将医学教学与考试的理论、实际相结合，取得更好的教学效果。同时也可以助力在岗培训，实现自动化医疗科研平台，通过互联网教学或移动教学，实现医学终身教育。

为什么选择RealMedSci自动化医学分析平台

成为医学研究离不开的分析工具

高效数据整合

处理医疗数据差异化，将多源异构医疗数据标准化统一聚合；清洗医疗脏数据，进行数据质量治理；解决医疗数据质量问题，为医疗科研自动化应用研发准备高“营养”的原材料。

智能数据标注

优良设计的数据标注工具，极大提高数据标注效率，降低数据标注的工作量。同时融合知识自动化服务技术，尽可能实现数据标注的自动化辅助工作，解决医疗数据标注问题。

自动化分析引擎

以“一站式”的人工智能平台构建全能堆栈，提供多统计分析方法、算法选型，算法训练，算法优化，模型验证与应用部署的全栈支持。解决算法选择与引用的问题。以“平民化”的工具形态赋能医疗产业人员、医疗业务人员和医疗科研人员人工智能研发能力，解决医疗科研人员短缺和跨领域应用专家的稀缺问题。