AI
靶点研究与候选筛选材料
研发过程可追溯，专有数据持续沉淀
数据范围专有研发数据
处理原则研发资产不外流
生物科技项目开始前，先确认这些条件
先梳理研发数据、工作流、评价方法和实验确认环节。
01
研发数据与知识产权
确认靶点、结构、候选物和实验资料的使用与授权范围。
02
研发步骤与系统接口
梳理候选生成、结构预测、活性评估和结果管理的衔接方式。
03
评价与实验标准
明确模型指标、候选排序方式和后续实验确认要求。
04
访问与成果归属
约定人员权限、过程记录和研发成果的管理边界。
面向生物科技的可选技术路径
具体组合以研发流程、专有数据和实验验证要求为准。
受控研发工作流
可在约定环境中连接靶点、候选物与实验资料。
模型工具编排
可将候选生成、结构预测和评估工具组织为连续流程。
过程与结果记录
可记录输入、模型版本和候选结果，供研究人员复核。
生物科技行业落地实践
项目中的问题、方案和交付结果，按项展开。
生物医药研发企业
微肽设计与筛选平台
- GPCR 靶点研究
- 自动化流程验证完成
围绕 GPCR 靶点研究流程，项目将候选微肽生成、结构预测、活性评估、结果管理和实验协同放入同一套研发工作流。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的生物科技场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。