醫療大模型預訓練數據集：涵蓋廣泛的醫療數據，為從零開始構建醫療垂直大模型提供高質量“養料”。

醫療大模型監督微調數據集：覆蓋千余種疾病，專為大模型在醫療領域的精調設計，幫助模型“學會”理解和處理專業的醫療任務。

醫療知識庫數據集：蘊含豐富的醫學實體與關系，是構建智能問答、輔助診斷系統的重要基礎。

惡性腫瘤專病數據集：聚焦重大疾病垂直領域數據，為相關領域的AI研究與應用提供寶貴的數據支持。

醫學數據治理——智能編碼類模型：針對病案首頁、電子病歷等文書的自動化編碼，提升醫療數據標準化效率與準確性。

醫學數據治理——變量提取類模型：從復雜的非結構化病歷文本中精準提取關鍵變量，為臨床研究與數據分析提供高質量、結構化的數據基礎。

醫學知識問答模型：基于海量醫學知識庫，提供精準、可靠的醫學知識問答能力，賦能智能診療、患者服務等多種場景。