OpenCO - 医疗版
自气赋予人工智能新的感知 —— 嗅觉，嗅探的实时推理。
挥发性有机化合物 (VOCs) 不再混沌无序。
这是癌症的语言，是人工智能可理解的 Token。
我来，我闻，我征服。
自气赋予人工智能新的感知 —— 嗅觉，嗅探的实时推理。
挥发性有机化合物 (VOCs) 不再混沌无序。
这是癌症的语言，是人工智能可理解的 Token。
我来，我闻，我征服。
当我们谈论癌症筛查时，患者和医生同样烦恼。
影像、抽血、细胞、活检等传统筛查技术都面临漏检或误检的挑战，于是多次筛查成为主流，但这仍然不够。
现在，自气承诺 100 倍的改善癌症筛查体验，无创、快速、优雅。
自气推出 OpenCO 医疗版，硬件嗅探身体癌症代谢释放的挥发性有机化合物（VOCs），软件运行实时大模型推理，这一切基于全栈 AI 嗅觉技术。
1971年，双诺奖得主 Linus Pauling 发表《Quantitative Analysis of Urine Vapor and Breath by Gas-Liquid Partition Chromatography》，本意是在正分子医学使用定量分析，却意外揭示人体呼气含有两百余种化合物。 科学进步有时是偶然的，这仍离不开信念与工程的支持。 如今，自气的首款 VOC 传感器命名为 Pauling，为新一代科学探索提供工程支持，其具备 PPB 级 7 通道嗅探，为捕捉 10 种癌症相关化合物提供物理基础。
癌症在不同阶段释放的 VOCs 浓度，正是代谢状态的 Token。 AI 嗅觉不仅能区分乳腺癌、肺癌、肝癌、鼻咽癌、胰腺癌、白血病、食管癌、结直肠癌、前列腺癌、膀胱癌等不同癌种，还融合 TNM 系统判断 I 期、II 期、III 期。 为实现它，OpenCO 构建开放式 AI 框架：用无监督聚类发现潜在模式，用迁移学习区分癌种的特征，用联邦学习打破医院间的数据孤岛，用小样本微调建模个体化。
OpenCO 帮助医生无需写代码即可训练和使用 AI 模型，通过直观界面和自动化流程构建癌症筛查与全周期监测的未来。
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。
输出癌症种类及对应 VOCs 浓度指标，依据 TNM 系统进行分期判断。 这就是自气带给医疗保健行业的范式转变，100 倍的为患者与医生改善癌症筛查体验。
