医疗大模型
专注医学知识理解与临床场景推理
↗东麟科技AI 智能体驱动的智慧医疗基础设施
让医疗 AI
从“会预测”走向“会理解”
以医疗大模型、人体数字孪生与视觉思维链为底座， 让数据、模型、应用与服务形成可持续进化的闭环。
CARE.OS医疗智能体中枢
运行稳定LIVE
ACTIVE SCENARIO全周期智慧医疗协同
知识理解、数字孪生与多智能体推理正在协同
PATIENT DIGITAL TWIN 实时同步
KNOWLEDGE01
12.8M医学知识节点AGENT MESH02
04 ONLINE临研教管
REASONING03
<120ms因果推演 · 全程可追溯01 / 公司定位
聚焦医疗全生命周期，
构建一体化 AI 产品矩阵
东麟科技面向医疗行业，融合医学、AI、产品与工程能力，以场景化落地验证技术价值。
多智能体协同
从机制理解到协同推演与执行
↗视觉思维链
让观察、解释、判断与干预可追溯
↗医疗数据治理
连接多源数据并构建安全可信底座
↗场景化产品落地
从临床、教育到科研的可复制方案
↗一套可复用的底座
多智能体 × 多场景 × 持续进化从技术验证走向产品化、服务化与规模复制02 / 核心技术壁垒
三层技术架构，
支撑医疗 AI 真正落地
点击技术层，观察知识、孪生与推理如何协同构成智能执行体系。
ACTIVE LAYER模拟人体数字孪生引擎
状态建模指标推演风险模拟02
人体数字孪生引擎
融合多系统状态建模、指标关联推演与风险预测，让连续病程成为可计算对象。
技术壁垒可解释 · 可落地
可持续进化
可持续进化
03 / 产品矩阵
同一技术底座，覆盖医疗全生命周期
从临床、教育、科研到脑机心理健康、重症数字人、AI 康复与远程服务，让能力复用，让产品持续进化。
07 / 08
ICU 数字孪生
多智能体重症数字人
以患者级数字孪生和 MACRO 多智能体因果推理引擎为核心，融合床旁时序、病历、影像与设备数据，支持器官级监测、趋势推演与动态风险预警。
04 / 医学科研智能体
DLCODE智研 · 探道
让医学科研，
从问题到论文一站闭环
面向医生与科研团队的 AI 医学科研工作台，连接数据、分析、模型、写作与交付。
当前任务步骤 01
选择数据源
院内数据 · 公开数据 · Excel / CSV
AI AGENT INSIGHT
统一纳入、字段映射、标准化与质量检查，为后续分析建立可信数据底座。
1院内专病库
2公开数据库
3Excel / CSV
4历史项目
05 / 医学数字孪生
TwinDoc 孪生诊室，
让每一次病例训练可模拟、可评估、可复盘
围绕真实诊疗路径，用动态病程、数字孪生人体与因果结局训练临床思维。
教学病例 / 动态病程模拟
教学评估90/ 100
T
病程正在演化虚拟患者 · 教学演示脓毒症动态病例
HR118bpm
SpO₂92%
BP94 / 58mmHg
TEMP39.2°C
+O₂
病程时间T+12h
演化病史采集→检查决策→诊疗选择→结局反馈
交互内容为教学功能演示，不构成临床诊断或治疗建议。
06 / 生态协同
懂医疗，懂 AI，
更懂产品与交付
以真实场景为入口，与医院、医学院校、科研团队和生态伙伴持续共创。
技术 × 场景 × 交付
共建智慧医疗新未来
把下一代医疗智能，
带到真实场景
欢迎医院、医学院校、科研团队与生态伙伴， 携真实问题与我们共同定义可落地、可复制的医疗 AI。