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常 见 合 作 问 题

聚焦四大产品服务合作流程、交付周期与质量保障

如何快速启动合作评估？
提交需求后，我们将在1个工作日内安排顾问沟通，明确目标、样本条件、数据要求和里程碑计划。
四大产品服务如何组合交付？
可按项目目标组合生物医学信息服务、健康基因组检测、疾病基因组检测与医学诊疗智能体，形成分阶段实施方案。
是否支持医院与企业联合项目？
支持。我们可提供多方协同机制，覆盖课题共建、联合验证、临床转化与产品化落地。
交付周期和质量如何保障？
我们采用标准化流程与里程碑管理，常规项目2-8周阶段性交付，并提供结果复核和过程追踪。
美兰生物“医学诊疗智能体”产品的交付形态、成本结构以及数据安全性

医学诊疗智能体，支持临床决策、病历结构化、随访管理和科研辅助等多场景智能化升级，提供以下三种部署模式：

云端 API 调用（按调用量计费）、企业私有化部署（支持 GPU 服务器本地推理）、与实验室 LIMS 系统集成三种模式可选。

1. 云端 API 调用 (SaaS 模式)

实现方式： 用户将测序数据（如 FASTQ/VCF）上传到美兰生物指定的云端存储（如阿里云 OSS），然后通过 API 接口触发分析任务。计算在美兰生物的云端 GPU/CPU 集群上运行，结果通过 API 或 Web 界面返回。

  • 技术栈： 阿里云 FC (函数计算) / ACK (容器服务)、API Gateway、OSS。

  • 适用场景： 样本量波动较大、不想维护硬件设备的科研团队或中小型检测机构。

优点 缺点
零门槛： 客户无需购买显卡或服务器，注册即用。 数据合规风险： 敏感的人类遗传数据需离开客户本地环境。
按量计费： 测一个样付一份钱，无闲置成本。 受带宽限制： 大规模原始测序数据上传耗时较长。

 

2. 企业私有化部署 (On-Premise)

实现方式： 将整套 Bio-Genomic Agent 镜像（含 AI 模型、数据库、Pipeline 控制器）整体安装在客户机房的硬件上。数据不出机房，所有的推理和计算都在本地完成。

  • 硬件要求： 通常需要配备 NVIDIA A100/H800 等高性能 GPU 的服务器，以及大容量高速存储。

  • 技术栈： Docker/Kubernetes 私有集群、本地化数据库镜像（ClinVar/gnomAD 等）。

  • 适用场景： 大型三甲医院、国家级基因库、对数据隐私有极高要求的头部药企。

优点 缺点
绝对安全： 数据物理隔离，完全符合遗传办合规要求。 初期投入高： 客户需支付高额的软硬件采购和授权费。
性能稳定： 内网传输原始数据（Tb级别）速度极快。 维护难度： 数据库更新和 AI 模型升级需要定期手动维护。

 

3. 与实验室 LIMS 系统集成 (Integrated)

实现方式： 这是一种**“嵌入式”**深度集成方案。Agent 不再作为一个独立软件存在，而是作为 LIMS 系统的一个“智能化插件”。当实验室下机数据产生后，LIMS 自动调用 Agent 接口，完成分析并自动将生成的 PDF 报告回填到 LIMS 的任务单中。

  • 实现手段： 1. Webhooks： LIMS 感知数据生成后发送信号给 Agent。 2. 中间件对接： 开发专门的接口程序，打通 LIMS 数据库与 Agent 的分析引擎。

  • 适用场景： 已有成熟管理流程的第三方医学检验实验室 (ICL)。

优点 缺点
全流程无感： 实验员无需操作分析软件，报告自动出现在系统里。 定制化程度高： 需根据客户现有的 LIMS 架构进行适配开发。
高质量闭环： 实现从样本进入实验室到报告交付的完全自动化。 系统耦合： LIMS 系统故障可能导致分析链条中断。