医疗大模型预训练数据集：涵盖广泛的医疗数据，为从零开始构建医疗垂直大模型提供高质量“养料”。

医疗大模型监督微调数据集：覆盖千余种疾病，专为大模型在医疗领域的精调设计，帮助模型“学会”理解和处理专业的医疗任务。

医疗知识库数据集：蕴含丰富的医学实体与关系，是构建智能问答、辅助诊断系统的重要基础。

恶性肿瘤专病数据集：聚焦重大疾病垂直领域数据，为相关领域的AI研究与应用提供宝贵的数据支持。

医学数据治理——智能编码类模型：针对病案首页、电子病历等文书的自动化编码，提升医疗数据标准化效率与准确性。

医学数据治理——变量提取类模型：从复杂的非结构化病历文本中精准提取关键变量，为临床研究与数据分析提供高质量、结构化的数据基础。

医学知识问答模型：基于海量医学知识库，提供精准、可靠的医学知识问答能力，赋能智能诊疗、患者服务等多种场景。