一、核心技术：自学习和自修复的治疗引擎
PathOS Platform™是Pathos AI 的专有平台，构建于现代数据基础设施之上，能够自动化地进行靶点识别和优先级排序。
核心技术为自学习和自修复的Discovery Engine（发现引擎）：
1、自动靶点识别：利用多种正交方法（orthogonal methods）自动识别和优先排序药物靶点。
2、自适应模型：能够根据新数据进行自我学习和自我修正，提升预测准确性。
3、多源数据整合：整合从发现到开发的所有数据，确保数据的一致性和连贯性。
二、数据来源：全球最大肿瘤多模态数据集
PathOS Platform™拥有全球最大规模的多模态肿瘤数据集，数据源包括：
1、临床数据：来自真实世界的肿瘤患者数据，涵盖患者诊疗过程。
2、功能基因组数据：从合作伙伴网络获得的患者来源基因组数据。
3、Pathos专有数据集：公司自行生成并持续扩展的数据。
4、持续数据积累和更新：每一条新数据都会增强平台的预测能力，确保模型不断优化。
三、应用领域：覆盖药物开发全流程
1、靶点发现和优先级排序：通过Discovery Engine 自动识别和优化潜在药物靶点。
2、临床试验设计和优化：通过Clinical Development Suite（临床开发套件）集成多种数据源，帮助设计和优化临床试验。
3、精准患者选择：借助AI 模型实现精准的患者分层和选择，确保药物仅针对最适合的患者群体。
4、临床和真实世界数据集成：从药物发现到临床和真实世界数据（RWD）无缝衔接。
四、平台优势：现代化数据基础设施与强大数据集成能力
1、现代数据基础设施：PathOS Platform™ 构建在先进的计算架构上，能够随着数据的增加不断提升预测能力。
2、全面的数据整合：在药物发现和临床开发的每个阶段整合所有数据，确保一致性和连贯性。
3、数据驱动的决策：通过集成的多模态数据，平台能够快速识别潜在靶点并优化药物开发路径。
五、竞争优势：跨越传统药物开发的效率瓶颈
1、自动化靶点识别：相比传统的手动靶点筛选，PathOS Platform™ 能够大规模自动识别和优先排序。
2、持续学习与自我修复：平台能够根据新增数据不断优化和提升自身的预测能力。
3、从发现到真实世界的全流程整合：其他平台通常仅在某一环节提供支持，而PathOS 覆盖从发现到临床的所有阶段。
4、全球最大肿瘤多模态数据集：这是公司模型高精度的基础，能够捕捉肿瘤的多维度特征。
六、未来发展潜力：扩展多模态数据，提升预测能力
1、多模态数据的持续扩展：随着合作伙伴和数据源的增加，PathOS Platform™ 将持续丰富其多模态数据集。
2、模型性能不断优化：自学习和自修复的技术确保平台能够跟随数据增长持续提升预测能力。
3、全球领先的AI 驱动药物开发平台：借助强大的数据和AI 技术，PathOS Platform™ 有望成为精准医学和药物开发领域的领导者。
