2021年，李开复曾预言：“在通用大模型技术普及后，所有行业的解决方案都值得被重做一遍。”时间来到大模型技术迅速普及的今天，医疗领域却面临着一个尴尬的现实：当医院纷纷接入Deepseek后，不仅效果不如满血在线版，距离自己的实际工作帮助也仅停留在对话框中。通用大模型就像是一个聪明的“万事通”，但在面对专业领域的深度问题时，却又“样样通，样样松”。
“面对临床科研这种高度专业化、流程复杂的垂直领域，直接部署通用大模型是无法直接帮助到临床科研的，通用大模型之于临床科研，就像高性能CPU芯片之于实际应用——强大但无法独立工作。CPU不能‘裸奔’，它需要操作系统和应用软件的加持才能真正发挥作用。通用大模型也需要和垂直领域知识、数据结构以及专业流程框架和本地化对接才能在临床科研这一专业场景中发挥价值。”森亿智能创始人兼董事长张少典表示，“或者说，通用大模型就像一台只有强大发动机的‘汽车底盘’——动力十足，但离开了方向盘、仪表盘、导航系统和对本地道路的熟悉，你不可能指望汽车底盘将人类安全高效地送达目的地。”
在医疗机构中，临床科研领域的特点是：知识高度专业化、定制化数据需求、流程驱动、极高的创新与洞察力。当这些“buff叠加”的时候，别说大模型了，就是临床医生，也需要花费大量的时间去试错、学习。回到李开复2021年提出的设想，在大模型技术普及的今天，临床科研支持系统值得被大模型重构吗？
在走访和调研了近二十家森亿科研平台用户后，我们发现，大部分用户的诉求都集中在“降低科研门槛”、“降低统计分析难度”、“需要科研助手”三大需求上。在明确用户需求后，森亿智能在医院纷纷部署大模型的当下，选择通过领域模型+科研Agent的组合去帮助现有科研用户场景化“尝鲜”。经过梳理现阶段用户需求并加速迭代森亿医疗垂类大模型后，森亿智能于今日正式发布科研Agent，为森亿垂类医疗大模型应用平台再添智能。
对话式驱动搜索：让数据检索不再是技术活
重庆某三甲医院的大数据中心主任告诉我们，在科研Agent出现之前，科研门诊部每月都要给用户做“搜索经验分享会”，如何搜的快、搜的对、搜的准，是一门需要钻研的技术活。
在大模型出现前，市场上几乎所有的系统都离不开“拖拉点拽”的交互方式，如果给大模型的各项“颠覆式”能力打分，那么“系统交互体验终结者 ”应该榜上有名。在与用户交流过程当中，我们发现，大部分用户都曾在“学习系统是为了系统学习”中耗费精力，当系统叠加专业知识门槛后，想要流畅使用往往也伴随着一定的学习成本。森亿科研Agent从科研的第一站：搜索入手，搭载对话式搜索，让数据检索变得简单、直观、易用。
以搜索【第一次诊断为室间隔缺损，之后做了室间隔缺损修补术并且做了室间隔缺损直径测量同时排除有心肌病的患者】为例，用户可以通过多轮对话补全的方式搜到符合条件的患者。
（森亿科研Agent使用场景示意）
一键数据清洗和统计分析：从原始数据到专业报告
数据清洗与统计分析是科研过程中最耗时也最繁琐的环节之一，传统的系统操作步骤较多，使用门槛高且容易分散科研人员注意力。森亿科研Agent内置了强大的数据处理能力，用户能够通过对话驱动系统自动识别变量类型，并根据需要进行智能转换和清洗。
例如，当系统发现“是否分流”变量为无类型且存在缺失值时，能够补充缺失数据并自动按照用户要求转成二分类变量，确保后续统计分析的顺利进行。
统计分析方面，用户只需简单输入所需的统计方法和变量名，系统即可自动生成专业的统计分析报告，包含描述性统计、统计推断和可视化图表，对话式生成专业报告，省去了传统统计软件的繁琐步骤。
（森亿科研Agent使用场景示意）
基于数据分析的研究推荐：引领科研思维
森亿科研Agent不仅可以一键清洗数据和统计分析，它更像是一个专业的科研顾问。基于对数据和分析报告的深度理解，主动推荐潜在的研究方向，为研究人员提供科研思路启发。
例如，针对上述室间隔缺损研究，森亿科研Agent推荐了包括“不同心脏手术类型对术后心功能的影响”“性别差异对心脏疾病指标的影响”“室间隔缺损直径与心脏结构的相关性”“血抗人球蛋白试验结果与术后恢复的关系”和“瓣膜反流和钙化对心脏功能的影响”等多个可能的研究方向，并针对每个方向提供了具体的研究内容建议，帮助研究人员拓展科研视野。
（森亿科研Agent使用场景示意）
研究规划与数据补充建议：科研路径全程引导
确定研究方向后，森亿科研Agent还会根据研究需求，提供详细的研究规划和数据补充建议。
以“室间隔缺损直径与心脏结构的相关性”为例，系统不仅给出了完整的研究目标、内容与方法、数据补充建议和研究步骤，还特别指出了需要补充的核心指标（如左房上下径、前后径、左右径等）和临床信息（如手术类型、术后随访时间等），为研究的全面开展提供了详尽引导。
（森亿科研Agent使用场景示意）
未来展望
森亿智能创始人兼董事长张少典表示，森亿科研Agent的发布只是临床科研智能化的第一步，目前，森亿智能已完成部分科研平台老用户的智能化升级，未来，公司将继续深化垂类大模型技术在医疗科研领域的应用，进一步扩展Agents的能力边界，最终打造覆盖临床研究全领域的多智能体组合。
