把临床决策
做到更准确、更可信
青烽AI面向真实临床工作流，围绕病例理解、鉴别诊断、循证检索和决策支持， 为医生提供更接近正高级专家水平的智能辅助能力。
临床推理示意
患者，男性，27岁，既往身体健康，今日无明显诱因突然咯血约500ml，遂就诊于我院。查体：双肺呼吸音清，未闻及干湿性啰音，心脏听诊未闻及杂音；胸部X线片提示：双肺下野纹理增粗。应立即采取的措施是？
✅ 已完成医学文献/指南/共识/教材/文献查询,
✅已完成 检索主题 1: 总体策略：大咯血的急诊处理原则 的证据评价
✅已完成 检索主题 2: 保持呼吸道通畅（选项C） 的证据评价
✅已完成 检索主题 3: 应用垂体后叶素止血（选项A） 的证据评价
✅已完成 检索主题 4: 纤维支气管镜下止血（选项B） 的证据评价
✅已完成 检索主题 5: 应用广谱抗生素（选项D） 的证据评价
✅已完成 检索主题 6: 胸部CT检查（选项E） 的证据评价
✅已完成 临床思维生成: 先保命，再查因
不是通用大模型，
而是面向临床的决策系统
青烽AI专注医疗辅助诊断场景，强调准确性、解释性与工作流适配， 目标是成为医生诊疗过程中的“高可信智能助手”。
愿景
让优质医疗能力更普惠，让顶级专家级别的判断支持走向更广泛临床场景。
使命
让医生在高压、高复杂度的诊疗环境中，获得更快、更稳、更可信的辅助决策支持。
价值
把查询、验证、比对和推演流程从数小时压缩到分钟级，显著提升效率与质量。
ShiningMed：为医生工作流而生
当前已提供网页版与小程序版，后续将持续补足多端形态与更完整的临床工作流能力。
从“会回答”升级为“能辅助决策”
产品围绕临床实际使用方式设计：医生输入病历特征或患者信息后， 系统输出结构化分析、检查建议、鉴别逻辑与循证依据， 让 AI 真正进入临床而不是停留在演示层。
领先来自对医疗决策结构的理解
医疗不是普通问答，而是高风险、强约束、重证据的专业系统。 青烽AI的壁垒，来自模型能力、临床流程与数据飞轮的组合。
多智能体协同
将理解、检索、推理、验证与质控拆分，提升稳定性与可靠性。
循证SOP引擎
用医学证据和标准流程约束生成过程，降低“黑箱化”风险。
数据飞轮
通过真实使用场景持续积累独有数据，形成长期竞争优势。
0%+ 正确率领先
复杂案例分析题本质接近真实临床环境。 这一关键指标的突破，决定了医疗AI能否大规模进入真实工作流。
准确率不是结果，而是临床信任的起点
对医生而言，AI 是否可用，首先取决于能否在高复杂度场景中稳定给出正确、 可解释且有临床意义的建议。
稳定、深度、长期主义的团队
十余年 GPU / 算法 / 产品 / 工程经验，形成从技术到产品、从研发到落地的完整能力。
马荣龙
负责战略、市场与融资。具备高科技投资与项目孵化经验，推动商业化落地。
卜本田
负责研发与研发团队建设。中科院数学博士，13年算法经验，具备大规模并行计算与模型训练经验。
项目启动
围绕医疗临床辅助场景开始产品验证。
工商注册
完成公司化运作与资源整合。
第一代产品发布
形成可实际体验的网页端 / 小程序产品。
持续迭代
强化准确率、工作流与临床可用性。
千亿级市场空间，等待真正能进入临床的产品
政策推动“人工智能+医疗卫生”落地，行业正处在从概念验证迈向真实应用的关键期。
| 业务方向 | 2026 | 2028 | 2030 |
|---|---|---|---|
| 医疗 Token 收费业务 | 启动期 | 583.24 亿元 | 2225.85 亿元 |
| 线上学术推广业务 | 137.70 亿元 | 162.01 亿元 | 185.49 亿元 |
| 增长策略 | 区域样板 | 全国复制 | 规模化放量 |