如果说数据是新时代的“石油”，那么将数据转化为洞察的算法与算力，就是驱动整个产业前进的“发动机”。
在生命科学领域，这场关于“底层算力”的竞赛已经悄然开启。它决定的，不只是科研速度，更是未来十年生命科学创新的格局。
Part.1 从“模型”到“矩阵”：科研智能的体系化跃迁 
伊丽莎™不只是一个AI模型，而是一个可快速适配多中心、多任务、多模态数据的“模型母体”。在它的核心逻辑中，科研不再是孤立的“点”，而是一个可不断扩展的智能矩阵。
基于这一底座，我们构建了系统化的分子组学任务图谱，覆盖从预测、表征到多模态融合的完整科研路径，为生命科学提供真正的“系统级智能引擎”。
A 预测类任务（监督学习）
从诊断到预后，实现全周期风险洞察
01
分类模型（诊断/筛查/分型）
案例：基于多中心数据的肝癌风险预测模型比较研究（肝癌患者 vs 非肝癌样本），深度学习在代谢组学数据上实现高精度分类。
交付：性能报告（AUC、敏感性、特异性）、风险评分、定量结果、差异分析及API接口。
02
回归模型（连续指标定量）
案例：基于NMR代谢谱精准预测血尿素氮等关键生理指标，评估肝肾功能、代谢年龄、炎症指标等。
交付：性能报告（R²、RMSE/MAE）、定量结果、相关分析及API接口。
03
预后与生存分析（时间到事件）
案例：超越传统TNM分期，构建个体化无复发生存（RFS）/总生存（OS）预测模型，为治疗决策提供依据。
交付：性能指标（C-index、时间依赖AUC）、分层生存曲线、风险阈值与随访建议、API接口。
B 表征与分层任务（非监督/自监督）
发现未知疾病亚型
案例：通过无监督聚类，将零散的患者数据整合为反映内在代谢规律的“生命特征”，实现精准患者分层。
交付：亚群稳定性指数、临床特征与预后差异分析。
C 多模态融合任务
实现“1+1>2”的精准飞跃
案例：融合NMR、质谱、蛋白与临床数据，显著提升模型定量精度与预测鲁棒性。
交付：融合管线、模态贡献度分析、性能增益报告及API接口。
▍ 凭借Transformer的注意力机制，伊丽莎™可高效融合多模态数据，少样本即可快速适配新任务，并在多中心验证中展现出卓越稳健性，为从研究到应用的“最后一公里”提供“全、快、稳”的坚实支撑。
Part.2 真实案例：多中心肝癌风险 预测模型比较研究
Part.3 生态愿景：成为生命科学的“基础操作系统”
伊丽莎™目标不止于提供模型，而是打造一个支撑产业创新的开放平台。
● 层一：AI基础设施（IaS）
提供经过预训练的、持续进化的大模型底座，是整个生态的“内核”。
● 层二：模型应用生态（MaS）
合作伙伴可基于底座开发、上架并商业化自己的疾病模型。
● 层三：产业解决方案（SaS）
连接诊断、药企、保险与健康管理平台，
打通“筛查—诊断—治疗—监测”的全链创新闭环。
谁在掌握下一代生命科学的底层算力？
▍ 答案属于那些能融合顶尖数据、算法与产业协同，
▍ 并将科研智能转化为普适性价值的平台。
▍ 伊丽莎™正全力迈进这一目标。
蓝图已绘就，路径已清晰。我们将正式启动「伊丽莎™大模型底座合作计划」，以“开放·共建·共赢”为核心，向产业伙伴发出专属先锋邀请。
