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观数台版本更新｜AI智能体 + CDM可视化，全链路降低医疗数据使用门槛

发表时间：2026-05-15 16:33
文章附图

为持续解决医疗数据建模复杂、查表困难、SQL 编写门槛高等实际痛点，观数台完成新一轮版本迭代。本次升级围绕两大核心方向展开：一是推出 AI 智能体，实现自然语言驱动的全自动数据探查；二是优化 CDM 医疗通用数据模型可视化能力，让库表结构与关联规则更清晰直观。助力不同技术背景的用户，轻松完成数据查询、统计与分析工作。

一、AI 智能体：输入自然语言即可完成全流程数据探查

以往数据分析需熟悉表结构、掌握SQL语法、梳理多表关联逻辑，对使用人员要求门槛极高。本次全新上线的AI 智能体彻底打破这一技术壁垒，重塑用数模式。
用户只需在平台输入日常业务描述，系统将通过多轮智能交互问答，自动确认统计口径、时间范围、诊断编码等关键维度；无需手动选表/编写代码，系统可自主完成需求拆解、匹配CDM标准数据表、搭建分析链路，最终生成完整探查流程与可直接运行的SQL语句。

同时支持分步骤调试、单步运行、全流程一键执行，自带代码自检能力。针对零基础业务人员可独立完成病种统计、人群画像、检验筛查等分析工作，摆脱技术依赖，人人皆可分析；针对专业数据分析人员可复用标准化代码，省去重复编码与调试时间，专注深耕业务逻辑与数据洞察，整体大幅提升团队数据探查效率，缩短需求响应周期。‍

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二、CDM可视化升级：库表结构、关联规则，一看就懂
针对CDM模型学习难度大、表间关系易混淆、跨表关联易出错等痛点，平台全面升级数据库预览与可视化能力，让数据脉络更清晰、模型学习更高效。

  • 在线预览：按业务域快速筛选数据表，一键查看字段释义、样例数据及数据质量信息，快速定位所需数据；

  • 关系图谱：可视化展示患者、就诊、诊断、检验等核心数据表的标准依赖链路，直观了解表间关联，规避关联错误；

  • 中英文切换：支持字段名及字段说明的中英文对照展示，帮助用户更准确地理解每个字段的业务含义。

平台沉淀多个经典医疗业务分析场景（如2型糖尿病患者统计、血小板检验筛查等），梳理标准表关联路径并配套可复用SQL示例，帮助用户快速掌握CDM整体架构，自主规范完成数据查询、统计与分析。点击查看详细介绍‍

未来规划
观数台将持续聚焦医疗行业真实用数痛点，不断迭代AI智能分析能力，完善CDM模型可视化呈现与使用指引，持续降低查表、学模型、写SQL的全流程门槛，为医疗日常数据应用提供更省心、更高效的平台支撑。
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