我们不出售分析报告 我们提供一个可以接入的研究系统
从方法论设计到学术协同,从单次项目合作到科室级数字科研底座——
你需要的不是一个外包供应商,而是一个能持续产出高等级证据的研究合伙人
四大核心能力 × 一套工程底座
四项核心能力覆盖从观察到干预、从宏观到个体的完整研究矩阵,共同运行在同一套工程底座之上
大规模队列工程化 + 因果推断
驾驭 5 大国际队列与自建纵向队列,以工程化标准支撑从 PheWAS 到多层因果推断的全链路
加速度信号解析 + 数字行为表型
从医用级原始加速度信号到数字行为表型,构建"行为 → 衰老 → 疾病"的量化证据链
合成队列 + 干预模拟
基于因果推断框架生成合成队列,支持干预模拟与虚拟 RCT 的反事实推断
流形降维 + 分子级亚型分型
用 DDRTree / UMAP 等流形降维方法,在高维多组学空间解析分子级亚型结构
基于 MUMDATA OmniCohort™ 全域队列融合引擎, 协同 LLM 知识引擎 · 临床级合规体系 · 工业级研究产线 —— 构成四位一体的研究基础设施
跨国际队列与自建队列的标准化融合
复杂临床字典与高维计算的智能加速
对标 GCP 标准的全流程可审计
多中心并行交付的稳定研究管线
你的研究卡点,我们的能力应答
以下每一条能力路径,都已在实际项目中被反复验证——
想了解具体的方法论匹配方案,从一次对话开始
从数据源到研究产出的完整流动
研究主线"行为表型 → 生物衰老 → 疾病发生"在这里完成从多源数据到高等级学术证据的工程化转化
与跨库对齐
与质控
与批量调度
与智能质控
与合规审计
融合引擎
反向因果检验 · 敏感性分析 · 多重校正 · 亚组验证
选择适合你的合作深度
无论你是需要一次精准的方法论支持,还是希望建立长期的数字科研底座,我们都有对应的合作路径
不可替代的专病数据×高维层面的算法能力=通向顶刊与临床指南的联合课题
以下任何一项,都指向一次值得投入的联合攻关
你拥有独特的临床队列或样本资源
你的队列和样本是稀缺资产,我们的方法论与队列工程是另一种稀缺资产。两者合起来,才能做出单方无法完成的研究规模。
你是跨学科的方法论合作者
我们的算法体系覆盖从流形降维到因果推断、从合成队列到分子级分型的完整链路,能与你的临床领域知识深度耦合。学术合作以 ICMJE 规范和实质贡献为基础,方法论贡献与临床洞察各有归属。
你在布局重大课题的方法学板块
我们以方法论合作方的身份参与国家级重大专项、NSFC 重点项目的申报,提供从研究设计、技术路线论证到数据执行方案的完整支撑——让课题的方法学板块成为差异化竞争力,而不是硬伤。
你对医学数据基建的下一步有共同判断
关于医学数据基建的下一步,我们有明确判断:从群体因果到分子级分型、从观察研究到干预仿真、从学术产出到临床决策支持。如果你对这些方向有共识,我们希望把对话做深入。
你掌握稀缺临床资源,希望以联合 PI 姿态攻克顶刊与临床指南
以"联合 PI"而非"方法论支持"的姿态协同 —— 让你的稀缺资源成为"可计算生命"研究的首发阵地。
不可替代的专病资源
- 国内稀缺的专病纵向真实世界队列(类风湿 / PD / AD / 心衰 / 肿瘤)
- 医用级可穿戴设备的原始时序信号(尚未被深度解析)
- 独家多组学生物样本库 × 完整随访临床表型
- 正在冲击 Nature Medicine / NEJM / Lancet 子刊的重磅课题
- 国家级重大专项 / NSFC 重点项目的方法论合作方位
高维层面的算法底座
- MUMDATA OmniCohort™ 全域队列融合引擎(跨 5 大国际队列 + 自建队列)
- 流形降维 + 分子级亚型分型(DDRTree · UMAP · 高维异质性解析)
- 合成队列 + 干预模拟(虚拟 RCT · 反事实推断)
- 工业级可复现研究产线(多中心并行交付)
你对将研究能力转化为精准健康产品有共同愿景
从大规模队列研究到个体化健康,MUMDATA 正在探索将可穿戴设备数据管线与行为表型研究成果,转化为面向终端用户的精准健康产品。这是一个开放的方向,我们欢迎有共同愿景的临床顾问、数据合作方或战略伙伴。
