作为"AI能力核心"，提供从特征工程到模型训练的全链路AI支撑
作为"AI能力核心"，DSM数据科学模型提供从特征工程、模型训练与微调到底层工具集的全链路AI支撑。基于医疗行业知识图谱和高质量私域数据，轻松打造"0"幻觉、低成本的个性化专属数据语言模型。
提供强大的特征提取、选择与转换能力。支持自动化特征生成，自动识别高价值特征组合。内置丰富的医疗领域特征库，涵盖诊断、检验、用药、手术等核心业务维度，大幅加速模型训练过程。
支持主流大语言模型的训练与微调（LoRA、QLoRA、RLHF等）。基于私有医疗数据构建专属领域模型，确保输出的准确性和可靠性。提供从数据准备到模型上线的完整工具链。
提供模型上下文协议（Model Context Protocol）工具集，支持与各类AI Agent的无缝协作。内置丰富的医疗数据处理工具，支持工具的动态编排和扩展，满足多样化业务需求。
构建医疗领域专属知识图谱，整合医学术语、疾病诊断、药物信息等专业知识。为模型提供领域知识支撑，提升模型输出的准确性和专业性。
集成幻觉检测机制，实时识别模型输出中的潜在错误。结合医疗知识图谱进行验证和修正，确保输出结果的可靠性和安全性。
提供全面的模型评估指标和监控能力，跟踪模型性能变化。支持模型版本管理和A/B测试，确保模型持续优化。
基于私有医疗数据训练，结合知识图谱验证，实现接近零幻觉的输出效果
针对医疗领域深度优化，内置专业医疗知识图谱，输出专业可靠
支持模型上下文协议，与各类AI Agent无缝协作，扩展性强
基于医疗知识图谱和私有数据，为临床医生提供辅助诊断建议、用药指导和治疗方案推荐，提升诊疗质量和效率。
为科研人员提供文献分析、假设验证、数据解读等智能化支持，加速科研成果产出。
构建医院专属的智能问答系统，支持患者咨询、内部知识查询、政策解读等场景。
"DSM数据科学模型帮助我们构建了医院专属的AI助手，基于我们自己的医疗数据训练，输出非常准确可靠，基本没有出现幻觉问题。这让我们对AI在医疗场景的应用充满信心。"
— 某三甲医院信息科主任