专为代谢、合成代谢和长寿医学打造的临床研究智能平台Hormonaly.ai ™ 今日宣布，其临床和研究智能平台现已开放分级企业级 API 访问权限。该平台旨在满足代谢和长寿科学前沿领域临床医生、研究人员和医疗保健企业的特殊需求，上线即提供完整的英语和阿拉伯语支持，并提供美国和海湾合作委员会 (GCC) 数据驻留选项。
该平台已投入生产使用，拥有超过 400 位执业医师和 10 家企业客户，涵盖诊所集团、远程医疗网络和配药药房。API 访问权限起价为每席位每月 499 美元，并提供基于使用量的企业级套餐。个人执业医师可免费访问平台的核心工作区。
“自信地说‘我不知道’是一种优势，而不是缺陷，” Hormonaly.ai创始人、医学博士Fady Hannah-Shmouni说道。“我们的处方医生需要知道哪些文献证据确凿，哪些模型只是在猜测。我们会将每个答案的这两个分数分开计算。”
此次上市正值该领域的关键转折点。FDA正在进行的503A原料药提名审查持续重塑着配药药房的合法配药范围，BPC-157和其他广泛使用的肽类药物正受到密切关注，这使得处方医生和药房实时面临合规风险。与此同时，GLP-1需求的激增改变了初级保健和代谢诊所的基线患者数量，暴露出传统系统从未设计解决的运营缺陷。
由此产生的后续影响——不同医疗机构间诊疗方案的差异、各站点间执行情况的参差不齐以及日益繁重的文档记录要求——已从运营层面的麻烦事升级为董事会层面的担忧。Hormonaly 的平台直接触及了这些压力，通过简化临床工作流程，并以循证医学为基础进行决策，帮助医疗机构大规模地保持合规性、一致性和高质量的医疗服务。
基于证据的输出，而非生成式猜测
该平台的核心技术输出是大多数临床人工智能产品所避免的：每个响应都会将基础文献的GRADE（推荐意见分级、评估、制定和评价）评级与模型对综合本身的置信度评分区分开来。GRADE 框架提供了一种系统、透明的方法，用于评估临床证据的确定性和推荐意见的强度。
临床和合规团队现在可以区分“文献有力”和“模型确定”，当证据薄弱时（这种情况在再生和新兴肽类中经常发生），两者之间的差距就会明确显现出来。
每个查询都被分解为一个结构化的PICO研究问题，并针对一个从生物医学数据库中提取的、经过精心整理的证据图谱执行。该证据图谱索引了562,000条提取的证据陈述，其规模比此类典型的人工整理的系统评价语料库大约大一个数量级。每个响应都包含与PMID关联的内联引用、GRADE评级以及对生成该响应的专业人员的归属信息，其中包括一个专门的肽供应链完整性机构，该机构会将复合产品与当前的503A原料药状态进行交叉引用。该语料库由一个临床顾问委员会进行审查，该委员会由Fady Hannah-Shmouni医学博士（FRCPC）领导，他是一位获得委员会认证的内分泌学家，曾任美国国立卫生研究院首席研究员。
三种商用表面
Hormonaly 通过 Helix（临床人工智能辅助系统）、方案库（包含 594 项经 GRADE 评级的干预方案，涵盖激素优化、肽类疗法和再生医学）以及 Hormonaly API 提供。API 是主要的商业载体，诊所、远程医疗网络和配药药房将其嵌入电子病历 (EMR)、处方决策支持、处方集审核、患者咨询和合规性工作流程中。研究机构、合同研究组织 (CRO) 和生物技术团队使用相同的 API 进行文献检索、适应症筛选和监管申报支持。
企业部署包括管理控制、使用情况分析、可配置的证据过滤器，以及对返回的每个查询和引用的完整审计日志记录。
“引用的、经GRADE评级的答案，并附有审计追踪，这让我们能够从仅仅希望处方医生意见一致，转变为确信他们意见一致。这就是Hormonaly为我们弥合的差距，”加拿大Apollo诊所的诊所负责人 John Forde说道。
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