数据分散在各系统,格式不一、标准缺失,无法直接用于科研分析。先用全链路数据治理,把数据整理好,让方案可以启动。
数据一次性使用,缺乏持续更新和队列管理机制。通过智能化队列建设,让数据从一次性走向持续可用。
传统统计分析效率低,深度分析不足。通过多模态数据融合,让数据从统计走向深度分析。
医疗科研AI的价值不来自一次问答,而来自数据接入、质量控制、知识沉淀、模型评估和科研转化这一整条链路。

整合临床诊疗、影像、病理、组学、样本、实验和随访数据,覆盖研究问题所需的证据链。
通过医学本体、NLP、OCR和知识图谱,建立症状、影像、病理、分子特征之间的语义映射。
让数据质量监控、随访管理和队列更新长期运行,沉淀真实世界研究证据。







支持结合医院服务器、存储与网络条件分阶段部署
围绕人员、项目、数据集和操作留痕建立访问边界
把字段完整性、缺失修正和质量监控放进日常流程
支持科室、样本库、信息科和科研管理部门按角色协同
医学转化项目落地
发明专利
团体标准主导
合作单位


清华大学、首都医科大学、北京理工大学、复旦大学、北京交通大学、北京邮电大学、北京协和医学院、解放军总医院(301)
海尔生物、上海电气、北京国际大数据交易所(北数所)、电子云、沐曦
中国医学科学院、研究型医院学会、燕缘科创生态、中关村高新技术企业协会、协创新港
以AI驱动数据治理,从多源数据接入到高质量数据集建立与统计分析,让分散沉睡的数据变为可治理、可分析、可复用的数据底座。
对接 HIS/LIS/EMR、影像、病理、组学、样本、随访等多源数据,形成可治理的数据底座。
多智能体协同完成采集、清洗、标准化、标注、安全治理和高质量输出。
先将纳排条件写成可执行规则,再把队列固化成可复现、可迭代的数据资产。
分析不是点击模型,而是让研究设计、数据、方法、验证和解释逐步对齐。
全域数据互联互通方案,打通院内数据壁垒
依托标准化、规范化接口体系,无需改造院内原有业务架构,实现多源医疗数据的安全汇聚、实时同步与批量采集。非侵入式设计,仅拉取授权范围内数据,不回写业务系统,不干预原有系统运行。
患者基本信息、入出转记录、费用信息等全生命周期状态信息接入
住院病历、门诊病历、医嘱信息标准化采集与结构化存储
生化、免疫、核酸、蛋白等全品类检测数据实时归集
CT、MRI、DR等多模态影像数据对接,影像数据与临床样本一一匹配
病理文本报告、数字切片、免疫组化数据标准化留存
样本全生命周期数据深度联动,全维度字段结构化存储
高效盘活存量科研数据
兼容 HL7、DICOM、TCP/IP、FTP、RS232 协议,检测后原始数据自动同步至平台,与样本唯一ID自动绑定,无需人工录入。
独立设备接入管控策略,仅注册设备可接入,单向数据上传权限,无反向控制权限;支持原始数据存储、检索、版本管理。
支持 Excel、CSV、FASTQ、DICOM、PDF 等主流格式,适配历史科研数据和合作机构外检数据场景。
多层智能校验严控数据质量,核心字段合规校验严守入库标准,超高导入效能支持大规模数据快速入库。
覆盖样本全属性、全维度、全类型
深度联动现有样本库管理系统,覆盖基本信息、采集、处理、存储、质控、使用、销毁全维度字段,结构化标准化存储。
覆盖生化、免疫、核酸、蛋白等核心检测场景,统一数据治理,全量适配CNAS评审、科研结题审查。
覆盖基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、表观遗传组学,标准化存储原始数据、元数据与注释数据。
面向复杂病理研究与临床归档场景,覆盖病理文本报告、数字切片、免疫组化指标、医生标注数据。
标准化、全维度临床数据一体化归集治理,覆盖诊疗、手术、检验、用药、随访、生存预后及中西医结合证候。
不可篡改的合规数据底座 · 高精准标准化数据赋能引擎
符合实验室数据归档、科研溯源、人类遗传资源管理法规,一次写入多次读取,哈希完整性校验防篡改自动告警。
解决术语不统一、格式杂乱、非结构化数据利用率低等痛点,AI高精准结构化提取,准确率≥95%。
标准化、智能化、合规化的医学影像数据管理平台,融合PACS系统与AI智能分析。
覆盖数据全生命周期的多维自动质控,融合标准质控、专病质控、自定义质控与人机协同复核。
让每一份患者数据安全地创造价值,三大场景全覆盖,全程审计留痕。
基于高质量数据集,支撑机器学习建模、样本库质量管理、多组学智能研究与数据流通,让数据从静态走向动态应用。
全流程自动化,从数据切分到模型评估反馈,支撑科研建模与 API 部署。
参照 ISO 20387 配置,支持质控全流程管理与关联追溯,融合多维医学知识。
拖拽式流程编排,全链路可视化,覆盖主流组学分析标准流程。
依托数交所头部数商优势,提供数据资产化与场内交易服务。
聚焦高端科研赋能、多模态数据融合、AI智能建模、科研知识赋能
聚焦机制研究、生物标志物挖掘、机制解析、精准医学研究、AI辅助科研创新等高阶科研场景,通过多模态数据融合与跨注意力机制实现样本级数据对齐,打造统一特征接口与知识底座。
零门槛智能建模分析
兼容 CSV、Excel 等主流表格格式,自动完成分布可视化、相关性分析,全景洞察数据特征。
零代码可视化操作完成数据清洗、标准化转换、格式适配,灵活整合拆分适配多元场景。
内置 30+ 监督学习算法,适配预测类科研建模全场景。
支撑数据挖掘研究,覆盖降维、聚类、关联分析全场景。
自动超参调优、交叉验证防过拟合,提升建模精度,全过程无需编程。
一键生成 ROC/AUC、混淆矩阵、学习曲线等评估指标,多格式成果导出。
让智能研判结果有据可依 · 高效弹性算力管理
针对智能模型"黑箱"难题,内置 SHAP 与 LIME 双权威算法,实现全局解构与单样本精准溯源。
面向实验室智能分析、模型运算、数据处理等多场景算力需求,深度适配现有硬件资源环境。
构筑标准化科研知识体系 · 智能构建可迭代结构化知识资产
构建全面、结构化、动态更新的医学知识库,整合临床、样本、多组学、权威文献四大知识体系。
轻量化、智能化私有知识库构建模块,医学专属AI模型驱动,支持多格式文档智能解析与结构化提取。
让智能体、统计分析和模型服务进入真实科研流程,推动疾病筛查、个体化治疗、预后分层和慢病管理等应用落地。
整合病史、检验、影像与病理信息,辅助识别疾病风险,推送疑难病例至多学科会诊。
基于骨科 3D 模型与 AI 辅助决策平台,实现三维重建、病灶量化与路径模拟。
从气候与环境暴露出发,关联人群健康结局,实现时空关联与动态预警。
患者建档到康复管理形成闭环,让慢病管理持续运行。
降低科研门槛、缩短研究周期、实现临床科研普惠化
面向全院临床医生、科研人员、研究生,提供零代码、一站式、全流程科研分析工具,实现从科研队列构建、数据预处理、统计分析到可视化输出的全链路智能赋能。
分钟级智能队列构建
依托大模型+多智能体技术,颠覆传统人工筛选模式,支持自然语言录入复杂纳排需求,全自动完成条件解析、规则生成、跨库检索、样本匹配与合规校验,将数周队列构建压缩至分钟级。
免代码免表单筛选,自主语义解析、规则分解、逻辑建模,简化筛选操作门槛。
临床、样本、组学三合一,覆盖多源数据筛选全场景。
AND/OR/NOT多层嵌套,≥50项指标自由组合,高性能架构解决海量数据检索卡顿。
独立项目维度管理,每项目独立纳排标准与数据隔离,角色权限精细管控。
BMI、用药时长、基因突变负荷、病灶变化率等用户自定义指标可直接用于筛选。
算法优化多轮筛选,从数周压缩至分钟级,一键导出衔接科研分析。
极简高效数据赋能
灵活构建数据子集,支持随机抽样、分层抽样等多种方式。
净化原始数据质量,自动处理缺失值、异常值、不平衡特征。
统一数据维度,支持Z-score标准化、Min-Max归一化、对数转换等。
自主计算分析,灵活适配科研场景,处理全程可追溯。
一键产出标准化科研成果
均数、标准差、中位数、四分位数、频数构成比等,Shapiro-Wilk、Kolmogorov-Smirnov检验。
t检验、方差分析、非参数检验(Mann-Whitney U/Wilcoxon/Kruskal-Wallis)、卡方检验、Fisher精确检验。
Pearson/Spearman相关、线性回归、多元线性回归、二元/多元/有序Logistic回归。
Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验、Cox比例风险回归模型。
ROC曲线、AUC、敏感度、特异度、PPV/NPV、Bland-Altman一致性分析。
PCA、因子分析、K-Means、层次聚类、判别分析、PSM倾向性评分匹配。
适配医学论文发表规范,多格式一键导出,无需依托第三方统计软件。
全景数据可视化 · 标准化科研全流程管理
构建全交互、三维科研数据可视化体系,打破传统数据枯燥、零散、查阅繁琐的痛点。
标准化、流程化、权限管控的科研全生命周期管理系统。
从数据来源到临床转化,四层架构层层衔接,让高质量数据在同一链路中被治理、被应用、被转化。

多源医疗与科研数据统一接入,构成整个平台的原始底座。
以AI驱动全链路治理,把分散数据变为可治理、可分析的高质量数据资产。
基于高质量数据集,支撑建模、样本库管理与多组学分析,推动数据流通。
让模型与分析能力进入真实临床场景,形成筛查、治疗、预后与慢病管理闭环。
从数据治理到科研分析再到AI转化,每款产品都源于真实医学科研场景,经数十家三甲医院验证打磨
多源数据接入、全链路治理、队列构建与统计分析,让分散沉睡的数据变为可治理、可分析、可复用的科研数据资产

多源原始医疗数据按原样留存,完成来源、权限和质量状态记录。构建统一目录梳理元数据,部署权限管控与脱敏审计机制,标注来源系统实现全链路可追溯,最终达成完整留存、安全可控、源头可查的建设目标。

按纳排条件构建研究队列,形成可分析的科研数据集。先把纳排条件写成可执行规则,再把队列固化成可复现、可迭代的数据资产,全程保留规则、时间与人群变化记录。

分析不是点击模型,而是让研究设计、数据、方法、验证和解释逐步对齐。八步闭环层层推进,从问题锚定到结论解释,全流程配置与队列版本绑定,确保结果可解释、可验证、可复现。
机器学习建模、多组学智能研究、样本库质量管理与数据流通,让数据从静态走向动态应用

面向转录组、可变剪切、融合基因、16S rRNA、代谢组等多组学场景,提供从数据质控到可视化报告的一站式智能分析能力。标准化流程连续运行,每一步输入、参数和结果均可保留。

面向医学研究提供从数据准备、模型构建到评估验证的全流程服务。训练数据用于建立模型,验证数据用于检验模型,只有结果稳定、可解释,才进入应用。

把分散的标准、制度与SOP转化为具体任务,为整改和审计保留完整证据。从质量依据数字化整合,到全闭环执行体系,再到审计证据系统化沉淀,形成可追溯的完整管理链条。
每一个案例都对应真实的临床场景与科研问题,覆盖样本库建设、科研加速、专病数据库和全国多中心合作。




从高质量数据体系到临床诊断应用,Magic模型验证了数据治理—AI建模—临床转化的完整闭环。

国际权威期刊认可
前沿AI技术路线
从数据到临床应用闭环
医学转化项目落地
发明专利
团体标准主导
合作单位


清华大学、首都医科大学、北京理工大学、复旦大学、北京交通大学、北京邮电大学、北京协和医学院、解放军总医院(301)
海尔生物、上海电气、北京国际大数据交易所(北数所)、电子云、沐曦
中国医学科学院、研究型医院学会、燕缘科创生态、中关村高新技术企业协会、协创新港
让值得发生的交流有一处落脚

青年甲位于北京中轴线,百年前这片区域曾见证《新青年》的编辑出版,也见证一代知识分子围绕科学、思想与中国的未来展开争论。选择这个名字,不是为了复制历史,而是想接住其中仍然有用的东西:面对变化,敢不敢重新提问;面对已有答案,能不能再向前走一步。
"甲"可以理解为第一,也可以理解为开始。这里不只属于已获某种身份的人——院士、教授、科研人员可以来,创业者、工程师和跨界探索者也可以来。"青年"不完全是一条年龄界线,它更像一种行动状态:对未知仍有兴趣,愿意提出问题,也愿意动手寻找答案。
聚焦中青年临床专家,构建"需求→共创→验证→迭代"双向循环机制,让临床需求直接驱动产品研发与迭代。
产品在社群成员所在机构先行试点,通过真实临床场景验证效果,成功案例辐射同区域医院,形成可复制推广路径。
汇聚院士、教授、科研人员与创业者、工程师、跨界探索者,依托专业品牌实力打造高品质交流空间,让不同的人在这里相遇。
社群成员提供临床需求 → 京卫研发产品 → 产品在成员所在机构试点 → 案例验证 → 案例辐射同区域医院 → 新客户获取 → 新客户产生新需求 → 飞轮加速循环
依托专业品牌实力,匠心打造高品质商务活动场地。建筑主体形似博士帽,完全诠释"此间青年,自成一甲"的初设价值。既是交流载体、网红打卡地,也是休闲放松的好去处。

告诉我们你的机构类型、数据场景和当前系统情况,我们会围绕科研数据体系建设给出可讨论的演示路径。
共创共生,超越期望——期待与优秀的伙伴建立深度连接,共同探索创新路径,开拓更广阔的发展空间。
从研究问题出发构建目标队列
确认字段完整性和数据质量
展示数据治理、统计分析和AI建模流程
讨论部署、安全、接口和权限审计边界
京卫智云
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