痛点 01
一个想法刚出现，却找不到能放心讨论的人。
能讨论的人不一定有时间；有时间的人不一定足够专业；足够专业的人，又未必适合暴露早期想法。
医科马
为什么需要医科马
问题来自临床。科研却常常停在下一步。
真正让科研停下来的，往往不是问题不重要，而是没人能及时讨论、拆解、核查和接力。
痛点 02
不是没有科研想法，而是一个人扛不起整支科研团队。
临床工作一忙，科研就中断；过几天再回来，又要重新找资料、理思路、补进度。
痛点 03
最稀缺的专业判断，被淹没在琐碎繁杂工作中。
文献、框架、初稿、格式、申报和投稿材料，挤压了临床洞察与研究价值。
痛点 04
明知 AI 能帮忙，却不敢把科研材料交出去。
用户想获得 AI 带来的科研效率，却不愿以隐私、可控性和持续运维负担作为代价。
医科马是什么
不是一次问答，是一支持续工作的 AI 科研团队。
医科马围绕同一个科研项目持续工作，让问题、证据、方案、数据和成果保持在一条可以继续的路径上。
想法证据方案数据成果
当前研究问题
从临床问题开始，整理下一步科研路径
下一步
核查文献与研究假设的支持关系
文献线索研究设计任务清单
01 / 敢用
敏感材料先保护，外部技能先审核。
科研材料先脱敏，只使用完成任务所需的最少内容；技能和账号也留在受控边界内。
- 脱敏与最小必要
- 账号与密钥受保护
- 外部技能可申请审核
02 / 能用
先确认文献是真的，再确认引用真的支持。
把文献真实性、引用真实性和研究质量拆开检查，让科研过程经得起核查。
- 核对题录与标识
- 检查论点与来源
- 检查研究设计与结论边界
03 / 方便
不用先搭环境，科研随时可以接着做。
打开工作台直接说需求，项目、文件、文献和结果持续沉淀，需要持续在线时也有清楚的路径。
- 中文任务入口
- 项目资料持续沉淀
- 可使用托管工作台
04 / 全能
从一个想法，推进到完整科研成果。
围绕同一个目标持续推进选题、证据、方案、数据、写作、评审与材料沉淀。
- 从选题到申报
- 工具推进多步骤工作
- 结果留在同一项目
医学科研智能体
都是智能体，目标并不相同。
通用智能体关注能力如何扩展；医科马关注科研如何持续推进。
从可扩展能力出发
用户根据任务连接模型、工具和技能，并选择数据边界、验证流程和持续运行方式。
从科研问题出发
围绕同一个项目，把文献、方案、数据、写作和核查组织成可持续推进的科研路径。
清楚知道边界
协助科研，不替你做专业判断。
医护技个人科研
不以医院管理、科室管理或科研管理为目标场景。
先脱敏，再使用
不默认把原始病历、患者可识别信息或密钥放入模型上下文。
审核准入，不担保结果
人工审核不等于每份科研输出都由人工审核。
判断始终属于用户
不提供个体化诊疗、治疗、用药或护理处置建议。
医科马
专业，才是主角。
AI 科研重点不是养虾，也不是养马，而是把你的专业洞察，转化为科研成果。
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