基于领先的AI技术和代谢性疾病样本库，建立中国慢性病高精准筛查系列产品，可同时对心脑血管、心血管、脑卒中、糖尿病和高血压5种常见高发慢性疾病进行风险评估。

筛查5种慢性疾病的五级风险等级人群

进行3年/10年内发病风险预测分析

提供个性化危险因素分析及健康干预方案

利用强化学习、环境学习等决策类AI技术构建数据驱动的省市区县级新型冠状病毒传播数字孪生系统，推演不同管控方案对疫情趋势的影响，为制定科学有效的复工复产方案提供有效参考。

还原病毒传播路径，绘制城域“接触网”

丰富防控筛查规则模型，筛查高危人群

推演疫情发展，提供宏观决策预判

利用自动机器学习技术训练出大规模机器学习预测模型，用以辅助无ML基础的医师进行新生儿体重预测，对指导生产方式等方面提供重要参考。

自动机器学习

误差在205.3g内

成果被医疗学术期刊收录，效果远超教科书公式，为指导临床提供有效支撑

利用自动GBDT算法调参等技术训练出大规模机器学习预测模型，预测精度提高12%，为手术决策提供有利参考。

预测精度远超cox回归分析

助力医患术前决策

依托于领先的AutoCV、OCR等技术，可满足化验单识别、体检报告识别、病历识别以及卡证识别等不同场景需求，加速医疗信息化；同时还可实现影像分割、器官勾画、阅片筛查、影像质控等辅助诊疗功能，提高阅片销量，减轻医生工作负担，提升就医效率。

通过利用自然语言处理、深度学习、机器学习和图像识别等AI技术，满足靶点筛选、化合物合成、化合物筛选、晶型预测等不同场景需求，覆盖药物药物研发中的药物发现和临床前研究等阶段，以提升药物研发效率，缩短药物研发

通过利用自然语言处理、深度学习、机器学习、图像识别和语音识别等AI技术，可为医院、医护人员以及医保局提供问诊机器人、虚拟助理、辅助诊断以及医保控费等不同产品及解决方案，以优化诊疗流程、提升患者就诊体验，同时提升医护人员及医疗工作者的效率。

利用互联网技术、边缘计算机技术，结合NLP技术、语音识别技术等AI技术，可为智慧家庭提供诸多人机交互解决方案，在感知消费者生活需求的基础上，与智慧社区、新型智慧城市服务对接，提供健康管理、居家养老、互动教育、智能家居、能源管理、社区服务及家庭安防等智慧家庭应用。