服务
AI 建模分析服务（从数据到可发表级交付）
覆盖数据预处理与质控、特征工程、模型训练与比较、可解释性分析、亚组/敏感性分析与报告生成；支持二分类/多分类、回归、生存/时间结局。
你会得到什么
一套能写进论文的建模结果与材料
我们把 AI 建模分析落到“方法学合规 + 可复现 + 投稿友好”的交付标准：结果可解释、材料可复核、补分析可复跑。
可发表级结果
模型对比、区分度/校准度、置信区间、不确定性刻画，并给出结论边界与使用建议。
投稿补充材料友好
图表提供 PNG/SVG/PDF 与对应原始数据；关键步骤与参数可追溯，便于补分析与复核。
报告系统交付
XeleFlow 报告系统不是静态文档：目录导航、流程图跳转、图表交互与一键导出，支持协作沟通。
端到端流程示意：从数据梳理 → 免费可行性评估 → 建模与评估 → 交付与讲解 → 投稿补分析支持。
服务范围
覆盖一套完整的医学 AI 建模分析流程
不仅是训练模型：更重要的是把数据问题、评估口径与可复现材料一起交付，减少审稿补分析反复。
数据梳理与质控
结局定义与数据字典梳理
缺失、异常值、分布漂移检查
时间窗与随访一致性处理（按设计）
建模与稳健评估
特征工程、特征筛选与变量稳定性
算法比较与调参（可解释性优先）
交叉验证/自助法与置信区间
解释、亚组与补分析
SHAP、PDP/ICE 等解释性分析
亚组/敏感性分析（按投稿需求）
方法学口径与材料整理（便于写作）
常见任务
按结局类型组织：更快判断你的数据适合做什么
不同任务对应的数据要求与评估指标不同。我们会先把结局与时间窗说清楚，再决定建模路线。
二分类（Binary）
用于判断样本属于两种类别之一：疾病有无、阳性/阴性、风险高/低分层等。
常用指标：AUC、灵敏度/特异度、校准曲线
关键点：结局定义一致、时间窗明确、避免信息泄露
多分类/多标签（Multi-class）
用于分型、分期或多类别诊断判定。类别不平衡与标注一致性往往是关键难点。
常用指标：macro/micro F1、AUC（one-vs-rest）
关键点：类别样本量、混淆矩阵与误判代价解释
连续指标预测（Regression）
用于预测连续结局：生理指标、住院时长、量表评分、治疗后指标变化等。
常用指标：MAE/RMSE、R²、残差分析
关键点：分布偏态、极端值处理与可解释性
生存/时间结局（Survival）
用于复发/转移/死亡等时间事件结局，处理删失与随访不完整，强调时间窗与风险集定义。
常用指标：C-index、时间依赖 AUC、校准
关键点：随访方案、删失机制与敏感性分析
数据准备
给我们一份“脱敏数据概况”，就能开始评估
我们会先把研究目标、结局与变量口径对齐，再进入建模路线选择与风险识别。
脱敏数据概况（示例模板）
研究目标与结局定义（含时间窗/随访规则）
样本量概况（总数、事件数/阳性数、中心数）
变量清单（字段数、类型、缺失比例概况）
数据来源（病历/检验/影像/病理/组学/随访等）
最少需要这些信息
研究目标与结局定义（含时间窗/随访规则）
样本量概况（总数、事件数/阳性数、中心数）
变量清单（字段数、类型、缺失比例概况）
数据来源（病历/检验/影像/病理/组学/随访等）
我们会在评估里重点看
缺失与偏倚风险（是否会影响结论可信度）
结局与变量的可建模性（信号强度与噪音）
评估口径是否能覆盖预期写作/审稿要求