OpenCO - 医疗版
我们赋予 AI 全新的感知维度——嗅觉，它将思考闻到的是什么。 VOCs 不再是混沌无序的化合物，而是肿瘤的语言，是 AI 可解读的 Token。 它来，它闻，它征服。
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我们赋予 AI 全新的感知维度——嗅觉，它将思考闻到的是什么。 VOCs 不再是混沌无序的化合物，而是肿瘤的语言，是 AI 可解读的 Token。 它来，它闻，它征服。
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当我们谈论 AI 嗅觉无创肿瘤筛查时，我们在谈论什么？好吧，你可能第一次听说 “AI 嗅觉” ，但既然是 AI ，就得谈论算力、模型、数据，你早已听说 GPU 算力和 Transformer 模型，问题是：AI 嗅觉如何 “大力出奇迹” 般获取数据并持续进化？ 自气的 VOCs 传感器嗅探肿瘤代谢释放的多种挥发性有机物 (VOCs) ，结合 OpenCO 软件使用，这就是 AI 嗅觉无创肿瘤筛查的第一步。
双诺奖得主 Linus Pauling 于 1971 年发表《Quantitative Analysis of Urine Vapor and Breath by Gas‑Liquid Partition Chromatography》，本意是把定量分析用于正分子医学，却在长期研究中意外揭示：人体呼气含有两百余种 VOCs。 科学的偶然不仅源于灵感，更诞生于信念坚持与工程支持。 如今，自气的首款 VOCs 传感器以 “鲍林” 命名，既是纪念他的非凡洞见，也是为新一代科学探索提供工程支持。 自气的鲍林传感器具备 PPB 级的 5 通道检测能力，而这，为 10 种常见肿瘤的识别与良恶性构建可量化的起点。
肿瘤在不同阶段所释放的 VOCs 浓度，正是其代谢状态的语言。AI 嗅觉不仅能够识别良恶性，还能精准捕捉肺癌、肝癌、胰腺癌、乳腺癌、白血病、膀胱癌、鼻咽癌、结肠癌、前列腺癌、食管癌在早期、中期与晚期之间的微妙变化。 为实现这一能力，OpenCO 构建开放式 AI 框架：从无监督聚类中发现模式、以迁移学习快速适应新病种、借助联邦学习联通不同医院的数据孤岛，乃至通过小样本微调实现个体化建模。
OpenCO 帮助医疗人员无需编写代码即可训练和使用 AI 模型，通过直观的界面和自动化流程，只需点点鼠标，就处于无创肿瘤筛查与全周期肿瘤监测的未来。
我们把 AI 嗅觉的即时反馈带到医疗行业，在 AI 数据中心的浪潮下，医院正面临两难：上传敏感数据至云端还是高价部署自有 GPU ？现在，OpenCO 仅需调用 CPU 即可实现本地训练与推理，走出数据隐私和算力经济学的困境。
一键生成 VOCs 报告，涵盖肿瘤相关 VOCs 的关键指标与因子，帮助医疗人员在繁忙工作中更高效、科学地决策，同时为受测者提供流畅的健康预警。
