生物医学研究 AI 智能工作台
DeepBio 是面向生物医学领域自主研发的 AI 智能工作台（医学 Agent），由数源（南京）大数据科技有限公司出品。平台深度集成 100 余项生物医学工具函数与权威数据资源，覆盖从分子实验设计到临床数据分析的全流程科研场景。用户以自然语言描述研究需求，系统即可调用工具、执行分析并返回结构化结果，显著提升医学研究、精准诊断与医药研发团队在文献整理、数据处理及研究结论生成等环节的效率。官方微信公众号「迪谱Bio」持续发布产品动态、应用案例与行业研究。
以可复核的 AI 辅助，
替代低效重复劳动。
围绕垂直医学知识、专业工具与开放 API，为研究者与产品团队提供研究辅助。
为什么需要新的研究辅助方式
生物医学研究面临日益突出的信息处理瓶颈。DeepBio 致力于弥合研究需求与处理能力之间的鸿沟。
查看研发背景与数据
DeepBio 着眼于生物医学研究中日益突出的信息处理瓶颈，致力于弥合研究需求与处理能力之间的鸿沟。
文献规模持续扩张
PubMed 已收录生物医学文献逾 3700 万篇，年新增逾 150 万篇。研究人员难以在有限时间内完成有效阅读与系统梳理。
药物研发周期长、成本高
一款新药从靶点发现到获批上市，平均周期 12–15 年，成本超过 26 亿美元；传统研发高度依赖经验驱动的试错路径，成功率极低。
AI 制药进入高速增长期
2025 年全球 AI 制药市场规模约 29.8 亿美元，预计 2035 年突破 460 亿美元；中国 AI 制药市场 2024 年规模约 7.3 亿元，增速领先全球。
政策环境利好
2025 年 8 月国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》；教育部 AI 教育白皮书提出医学教育数智化三大方向。
让效率转化为研究价值
提升研究效率
将研究人员从文献检索、数据整理、格式排版等重复劳动中释放，使其将精力集中于核心科学问题。
降低科研门槛
将复杂生物信息学分析转化为"输入问题、获取结果"的简洁交互，推动科研资源的普惠化。
培育 AI 时代核心竞争力
覆盖智能化教学资源、个性化研究辅助与精准诊断模拟三大方向，契合医学教育数智化转型要求。
围绕研究任务建立的差异化
| 维度 | DeepBio 优势 |
|---|---|
| 定位 | 垂直医学智能体，非通用对话工具；边界清晰、合规可控 |
| 知识底座 | 围绕生物医学深度构建，具备证据等级判别与循证分析能力 |
| 工具集成 | 100+ 生物医学工具函数，自然语言驱动分析执行 |
| 多模态 | 支持医学影像、图表、报告的自动识别与结构化解析 |
| 开放能力 | 开放平台按调用计费、Request ID 可溯源，适配多元 B 端集成 |
| 实证基础 | 持续发布真实应用案例，关键数据可验证 |
| 数据安全 | 本地环境处理，数据不对外上传（公共数据库 API 调用除外） |
为研究者构建可信赖的辅助基础设施
DeepBio 将数源（南京）大数据科技有限公司在大数据与人工智能领域的技术积淀，转化为生物医学研究者切实可用的科研加速器。平台以可复核的 AI 辅助替代低效重复劳动，以垂直医学知识体系回应通用 AI 的准确性挑战，以开放 API 赋能医疗器械与大健康产业的智能化升级。在人工智能重塑生命科学的时代背景下，DeepBio 致力于为中国医学生、药学生及广大基层研究者提供可信赖的智能研究基础设施。
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