心咚的 AI 癌症分析模型正在帮助临床医生提高诊断准确性、优化治疗方案并改善患者护理。显著缩短诊断周期、加快临床决策反馈，帮助医生预测患者在化疗等后续治疗中的潜在反应，辅助术中、术后治疗方案的即时调整和个性化护理策略的制定。

影像组学与分析
心咚 AI 模型支持在术中实现对新鲜活检组织的快速、定量诊断，并通过诊断影像（MRI、病理切片等）、EMR、基因组等数据训练深度学习模型，实现对实体瘤（如非小细胞肺癌）治疗结果的早期预测，为药物开发和临床决策提供支持。可整合临床、病理和生物标志物等多源数据，将 AI 诊断结果自动纳入临床路径、风险评分与治疗推荐，为研究团队提供深度洞察。心咚 AI 模型可同时部署于手术室的即时病理成像系统，在边缘设备上实时推断肿瘤细胞类别与分布。帮助外科医生在取样后立即判断是否需要补充取样或调整术式。

临床与精准治疗决策
心咚 AI 模型通过电子病历、影像、病理和化验数据，结构性地分析患者档案，为医疗机构提供决策建议，加速病例讨论和决策过程。借助系统的影像分析能力，对医学影像进行自动定量和分级，揭示肿瘤异质性和治疗反应特征，并通过多组学数据分析识别新的诊断和预后标志物，辅助精准诊断和靶向治疗策略制定。同时系统会不断更新治疗反馈，并结合历史数据，为医生提供个性化治疗方案建议和预后评估支持。

心咚 AI 模型从肿瘤影像分析到分子组学数据挖掘，系统设计遵循开放和协同原则，与科研机构和医疗中心紧密对接，不断引入最新研究成果和数据资源，加速精准肿瘤研究的AI模型和数据集。

心咚 AI 生化模型基于空间组学、单细胞组学、蛋白质结构预测等数据源，结合实验室闭环（Lab-in-Loop）理念，与高通量实验、类器官等模型联动，让 AI 模型实时汲取实验反馈，不断自我改进。致力于让 AI 决策更具全面性，实现系统性自主规划实验、预测试验结果。让 AI 不仅可以识别目标，也能实现模拟抑制效果、预测毒性，从而无须进行所有实验。进而提升药物研发效率，允许更大规模生物模型全面覆盖DNA到化合物全谱，生成更高质量化合物。

基于历史临床试验数据、患者基因型特征及多组学信息，心咚构建了治疗反应与毒性风险预测模型，支持试验入组标准优化、生物标志物筛选以及疗效终点的统计功效提升。在药物研发早期阶段，识别潜在治疗靶点、建立预后风险模型，并对靶点的转化潜力进行量化评估，从而为研发决策提供数据支持。

心咚 AI 生化模型已在受控研究环境下完成阶段性验证，结果显示其在癌症治疗辅助决策分析及新药早期发现流程中具有技术可行性和方法学可重复性。系统通过整合多模态患者数据进行生物标志物挖掘与靶点优选，为提高研发效率和优化临床试验设计提供辅助性分析工具。