1、甲基化數(shù)據(jù)的AI挖掘與分析
基于PCR/dPCR生成的海量甲基化測(cè)序數(shù)據(jù)，用AI模型篩選出具有臨床診斷價(jià)值的甲基化位點(diǎn)組合，比如針對(duì)已有的膀胱癌、腸癌等產(chǎn)品，優(yōu)化位點(diǎn)panel，提升診斷的靈敏度和特異性。
2、搭建AI算法模型處理混雜的臨床樣本數(shù)據(jù)，區(qū)分腫瘤組織、癌旁組織以及正常樣本的甲基化差異，為試劑的臨床性能驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)支撐。
3、輔助AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品研發(fā)
參與宮頸癌、肝癌等在研產(chǎn)品的甲基化標(biāo)志物篩選，利用AI模型挖掘公共數(shù)據(jù)庫（如TCGA、GEO）中的腫瘤甲基化數(shù)據(jù)，快速鎖定潛在的診斷靶點(diǎn)，縮短研發(fā)周期。
4、用AI預(yù)測(cè)甲基化位點(diǎn)的臨床有效性，模擬不同位點(diǎn)組合在大規(guī)模臨床樣本中的診斷表現(xiàn)，為產(chǎn)品注冊(cè)申報(bào)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
5、AI工具平臺(tái)搭建與優(yōu)化
開發(fā)AI輔助的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)甲基化數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理、質(zhì)控和解讀，提升公司內(nèi)部研發(fā)和臨床團(tuán)隊(duì)的工作效率，比如讓檢驗(yàn)科更快獲取樣本的甲基化檢測(cè)報(bào)告。
結(jié)合數(shù)字PCR的技術(shù)特性，優(yōu)化AI算法對(duì)單分子甲基化信號(hào)的識(shí)別精度，減少假陽性和假陰性結(jié)果，提升試劑的檢測(cè)性能。
6、AI在臨床轉(zhuǎn)化中的應(yīng)用
與醫(yī)院檢驗(yàn)科、病理科等合作，用AI模型分析真實(shí)世界臨床樣本數(shù)據(jù)，驗(yàn)證試劑在不同人群、不同檢測(cè)場(chǎng)景下的診斷效果，為產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣提供循證醫(yī)學(xué)證據(jù)。
構(gòu)建AI輔助的預(yù)后預(yù)測(cè)模型，基于患者的甲基化數(shù)據(jù)結(jié)合臨床信息，為醫(yī)生提供患者的腫瘤復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，拓展產(chǎn)品的臨床應(yīng)用場(chǎng)景。