System

System 是一个开创性的人工智能平台，旨在通过将知识范式从孤立的竖井转变为相互关联的、基于系统的理解，来应对世界上最复杂的挑战。其核心是 System Graph，一个将世界表示为单一、复杂系统的定量模型。该平台专为研究人员、数据科学家和需要综合大量科学文献以揭示医疗保健、气候科学和社会科学等领域变量之间深层定量关系的用户而构建。

通过利用最先进的大型语言模型（LLM）、先进的图技术、复杂性科学和因果推断技术，System 能够自动从经过验证的来源（如同行评审研究、PubMed 数据库、GWAS 目录和专家策划的数据库）中提取统计结果。此过程生成数百万个标准化的定量关系，使用户能够从简单的关键词搜索转向对因果关系的系统性分析。

如何使用System

System 主要通过其强大的 API 进行访问和使用，该 API 专为开发人员、研究人员和数据分析师设计。用户可以将 System Graph 集成到自己的应用程序和模型中，以执行复杂的分析。

1. API 集成： 使用 GraphQL 或 REST API 连接到 System Graph。这使您能够以编程方式查询庞大的概念和关系网络。
2. 构建查询： 您查询的是变量之间的关系，而不是搜索文档。例如，研究人员可以查询该系统，以了解特定生物标志物的上游原因和下游影响，或像中风这类疾病的社会和环境决定因素。
3. 综合证据： 该平台自动综合来自数千个来源的研究结果，提供证据的元分析视图。它呈现具有完整来源追溯的统计关联（例如，比值比、风险比），将每条数据链接回其原始来源。
4. 构建模型： 使用提取的定量数据来构建预测模型、制定人口健康路线图，或为循证决策进行稳健的文献综述。

System的核心功能

• System Graph： 一个大规模的、定量的互联系统模型，统一了不同尺度（例如，从分子到流行病学）和领域（例如，从健康到气候）。
• AI 驱动的数据提取： 利用先进的 LLM 从不断扩展的已验证来源（如 PubMed 和其他科学数据库）语料库中提取定量研究结果。
• 定量与因果推断： 专注于统计关系（例如，风险比、相关系数），并使用因果推断技术将它们联系起来，从而实现更深入的系统性理解。
• 完整的知识溯源： 通过将每个关系和发现追溯到其原始的同行评审来源，提供完全的透明度，最大限度地降低了人工智能“幻觉”的风险。
• 持续更新： 该图谱每日更新新的研究结果，确保没有知识截止日期，模型保持最新。
• 高度互操作性： 节点和变量可与已建立的生物医学本体（如 UMLS、SNOMED CT、LOINC 和 MeSH）互操作，便于与现有的健康数据系统集成。
• 灵活的 API 访问： 整个图谱可通过 GraphQL、REST API 或自然语言进行访问和查询，为自定义应用程序提供强大的工具。

System的使用案例

System 深受领先组织的信赖，用于复杂的科学研究和数据综合：

• 医疗与健康研究： 诺华基金会在其 AI4HealthyCities 计划中使用 System 来识别心血管健康的关键驱动因素，理解决定因素与结果之间的关系，并为公共卫生战略提供信息。
• 证据综合与文献综述： Atropos Health 利用 System 进行准确而稳健的文献综述，评估引文的质量和相关性，以高效地综合证据。
• 理解复杂疾病： 研究人员可以探索认知功能障碍等疾病的系统性，描绘出遗传、环境和社会因素之间错综复杂的网络。
• 气候与健康分析： 该平台可用于模拟气候因素与健康结果之间不断变化的复杂关系。

System的优势特点

与传统研究方法和标准的大型语言模型相比，System 具有明显优势。基础模型是在各种未经核实的来源上训练的，而 System 只使用可信的、经过验证的科学文献。其架构基于标准化的实体和定量关系，而不仅仅是词元嵌入，这使得确定性的、系统性的推理成为可能，并消除了幻觉风险。这种对来自可信来源的、可验证的定量数据的关注，使其成为科学和临床决策不可或缺的工具。

定价和计划

System 是一个企业级平台，主要服务于研究机构、基金会和公司。定价信息未在网站上公开列出。我们鼓励有兴趣的各方通过其网站直接联系 System 团队，以了解有关 API 访问、合作伙伴关系以及根据其特定需求量身定制的计划的更多信息。