$Tempus AI(TEM.US)Tempus AI 解決的核心問題可以總結為：通過結構化數據打破醫療體系中的 “信息孤島”，消除治療過程中的盲目性。

傳統醫療中，醫生的病歷記錄（臨牀數據）與實驗室的基因檢測（分子數據）通常是脱節的，導致許多決策依賴經驗而非完整證據。Tempus 針對醫療鏈條上的不同羣體，解決了以下痛點：

1. 臨牀決策：從 “憑經驗” 到 “憑證據”

• 整合孤島數據： 將割裂的 ** 基因數據（分子）與電子病歷（臨牀）** 深度打通，讓醫生在診斷時能實時參考 “同類基因特徵患者” 的真實療效。

• 彌補護理缺口： AI 自動監測病歷，主動提醒醫生尚未發現的靶向藥物或臨牀試驗機會，防止遺漏最佳治療時機。

2. 患者治療：從 “大眾化” 到 “精準化”

• 告別試錯療法： 基於基因突變精準匹配藥物，減少無效化療。

• 技術突破： 利用 RNA 檢測（如 HRD-RNA）識別傳統 DNA 檢測無法發現的隱性腫瘤特徵，為胰腺癌等難治病患找到生存希望。

3. 藥物研發：從 “高耗時” 到 “高效率”

• 縮短研發週期： 藥企通過 LENS 平台（生成式 AI）即時檢索海量真實世界數據，快速篩選符合條件的受試者。

• 提升試驗勝率： 利用真實數據精準設計入組標準，大幅降低臨牀試驗失敗風險。

4. 體系價值：從 “無用信息” 到 “結構化資產”

• 數據資產化： 利用 AI 將 80% 雜亂無章的非結構化數據（如影像、便籤）轉化為結構化模型，減少醫療體系中因信息低效導致的萬億級資源浪費。

一句話總結：Tempus 將靜態的醫療報告轉化為動態的智能系統，讓治療從 “基於平均概率” 進化為 “基於個體數據”。