System

System 是一個開創性的人工智能平台，旨在透過將知識範式從孤立的豎井轉變為相互關聯的、基於系統的理解，來應對世界上最複雜的挑戰。其核心是 System Graph，一個將世界表示為單一、複雜系統的定量模型。該平台專為研究人員、數據科學家和需要綜合大量科學文獻以揭示醫療保健、氣候科學和社會科學等領域變數之間深層定量關係的用戶而建構。

透過利用最先進的大型語言模型（LLM）、先進的圖技術、複雜性科學和因果推斷技術，System 能夠自動從經過驗證的來源（如學術評審研究、PubMed 資料庫、GWAS 目錄和專家策劃的資料庫）中提取統計結果。此過程生成數百萬個標準化的定量關係，讓使用者能夠從簡單的關鍵詞搜索轉向對因果關係的系統性分析。

如何使用System

System 主要透過其強大的 API 進行存取和使用，該 API 專為開發人員、研究人員和數據分析師設計。使用者可以將 System Graph 整合到自己的應用程式和模型中，以執行複雜的分析。

1. API 整合： 使用 GraphQL 或 REST API 連接到 System Graph。這使您能夠以程式化方式查詢龐大的概念和關係網絡。
2. 建構查詢： 您查詢的是變數之間的關係，而不是搜尋文件。例如，研究人員可以查詢該系統，以了解特定生物標誌物的上游原因和下游影響，或像中風這類疾病的社會和環境決定因素。
3. 綜合證據： 該平台自動綜合來自數千個來源的研究結果，提供證據的統合分析視圖。它呈現具有完整來源追溯的統計關聯（例如，勝算比、風險比），將每條數據連結回其原始來源。
4. 建構模型： 使用提取的定量數據來建構預測模型、制定人口健康路線圖，或為實證決策進行穩健的文獻綜述。

System的核心功能

• System Graph： 一個大規模的、定量的互連系統模型，統一了不同尺度（例如，從分子到流行病學）和領域（例如，從健康到氣候）。
• AI 驅動的數據提取： 利用先進的 LLM 從不斷擴展的已驗證來源（如 PubMed 和其他科學資料庫）語料庫中提取定量研究結果。
• 定量與因果推斷： 專注於統計關係（例如，風險比、相關係數），並使用因果推斷技術將它們聯繫起來，從而實現更深入的系統性理解。
• 完整的知識溯源： 透過將每個關係和發現追溯到其原始的學術評審來源，提供完全的透明度，最大限度地降低了人工智能「幻覺」的風險。
• 持續更新： 該圖譜每日更新新的研究結果，確保沒有知識截止日期，模型保持最新。
• 高度互通性： 節點和變數可與已建立的生物醫學本體（如 UMLS、SNOMED CT、LOINC 和 MeSH）互通，便於與現有的健康數據系統整合。
• 靈活的 API 存取： 整個圖譜可透過 GraphQL、REST API 或自然語言進行存取和查詢，為自訂應用程式提供強大的工具。

System的使用案例

System 深受領先組織的信賴，用於複雜的科學研究和數據綜合：

• 醫療與健康研究： 諾華基金會在其 AI4HealthyCities 計畫中使用 System 來識別心血管健康的關鍵驅動因素，理解決定因素與結果之間的關係，並為公共衛生策略提供資訊。
• 證據綜合與文獻綜述： Atropos Health 利用 System 進行準確而穩健的文獻綜述，評估引文的品質和相關性，以高效地綜合證據。
• 理解複雜疾病： 研究人員可以探索認知功能障礙等疾病的系統性，描繪出遺傳、環境和社會因素之間錯綜複雜的網絡。
• 氣候與健康分析： 該平台可用於模擬氣候因素與健康結果之間不斷變化的複雜關係。

System的優勢特點

與傳統研究方法和標準的大型語言模型相比，System 具有明顯優勢。基礎模型是在各種未經核實的來源上訓練的，而 System 只使用可信的、經過驗證的科學文獻。其架構基於標準化的實體和定量關係，而不僅僅是詞元嵌入，這使得確定性的、系統性的推理成為可能，並消除了幻覺風險。這種對來自可信來源的、可驗證的定量數據的關注，使其成為科學和臨床決策不可或-缺的工具。

定價和計劃

System 是一個企業級平台，主要服務於研究機構、基金會和公司。定價資訊未在網站上公開列出。我們鼓勵有興趣的各方透過其網站直接聯繫 System 團隊，以了解有關 API 存取、合作夥伴關係以及根據其特定需求量身定制的計劃的更多資訊。