l 简介

质谱技术是实现精准诊断和精准医疗必不可少的工具。基于质谱技术，可以获得临床样本的蛋白质组学，代谢组学，脂质组学等多种组学大数据。机器学习方法可以从众多特征中高效挖掘出潜在的生物标志物，在生物医疗领域使用范围极为广泛。基于机器学习方法得到的标志物模型可以应用于多种医疗领域，如各类癌症早筛，心血管疾病风险预测，胎儿孕周预测等等。机器学习模型的使用能帮助临床医师、医生和研究人员从现有数据集中发现规律,从而提升医疗效率，改善医疗质量。

l 项目流程

l 项目优势

算法全：20+分类和回归算法，100+细分项目，满足各项分析需求

高度定制化：拥有懂质谱、懂组学、懂临床的专职临床医师团队提供方案沟通和设计，完成客户所想所需

快捷：一键产出可直接用于文章发表的精美图表

一站式临床转化：依托集团完整的IVD和ICL体系支撑，实现从基础研究到临床转化的无缝链接

专业服务：核心技术团队是国内最早从事蛋白质组学、代谢组学研究的技术专家，平均从业超过20年

l 部分数据展示

ROC曲线、Precision-Recall曲线、Calibration曲线

混淆矩阵

SHAP图