行业方案 · 生命科学与制药
生命科学数据分析：让实验、临床与生产数据的处理过程说得清
生命科学数据分析的难点，往往不在算法，而在处理过程。仪器导出、病例报告、批生产记录，经过层层整理才变成报告上的一个数字。这个过程能不能复现、能不能向质量部门和审计说清楚，决定了结果能不能被采信。
生命科学数据分析，在大多数药企和研究机构里，日常工作是数据整理，而不是建模。十几台仪器各自导出格式不同的文件，临床数据要按方案逐条核查，批次数据分散在不同系统里。这些处理多数在 Excel 或个人脚本里完成，换一个人就接不上，下一批数据来了又得重做一遍。
iModel 把这些处理步骤画成可视化工作流：读取、清洗、核查、汇总，每一步是一个节点，每一步的中间结果都能打开查看。建一次，之后换数据重跑，处理逻辑本身就是文档。
生命科学数据分析的四类常见任务
下面四类任务，iModel 用基础节点就能完成。每一类都写明了它做什么、不做什么。
场景 01 · 实验室
仪器与实验数据整理
把多台仪器、多个批次导出的 CSV、Excel 文件汇成一张可分析的表。
- 按文件夹批量读取，合并格式相同的导出文件
- 统一单位、样品编号和日期格式
- 按规则标记超出范围或缺失的结果
场景 02 · 临床
临床试验数据清洗与核查
按数据核查计划，把人工逐条比对的检查写成规则，批量跑出疑问清单。
- 缺失值、取值范围、日期先后等逻辑核查
- 跨表一致性检查，如访视记录与实验室结果
- 输出疑问清单，交给数据管理员处理
场景 03 · 药物警戒
不良反应报告的文本初筛
用工作流里的大模型节点调用本地部署的模型，从自由文本中提取药品名、不良反应描述等字段，做初步分类。
- 模型部署在企业内网，报告内容不出域
- 提取结果与原文并排输出，便于逐条复核
- 规则节点和人工复核放在模型之后
场景 04 · 生产
工艺与批次数据分析
把批生产记录、过程参数和检验结果按批次关联，做批间对比和趋势分析。
- 按批号关联多个来源的数据
- 批次间关键参数对比、偏离标记
- 趋势图与汇总报表定期输出
数据完整性：工作流能帮上什么，不能替代什么
制药行业对数据完整性的要求，通常用 ALCOA+ 原则概括：数据要可归属、清晰、同步记录、原始、准确，并且完整、一致、持久、可用。把处理过程放进工作流，能直接支撑其中一部分，但并不等于满足了 GxP 要求。
一 条 典 型 的 核 查 工 作 流
读取原始数据只读接入，原文件不修改
→
清洗与规则核查规则写在节点配置里
→
计算与汇总每步中间结果可查看
→
输出结果文件另存为新文件，便于归档
同一份输入、同一条流程，重跑得到同样的结果。流程图本身就是处理方法的记录。
图 1 把数据处理放进工作流后，处理方法和处理结果分开保存。
| 要求 | 工作流能提供的 | 仍需企业自己完成的 |
|---|---|---|
| 原始 | 原始文件只读取不修改，处理结果另存 | 原始数据本身的采集与保存 |
| 准确、一致 | 处理逻辑固定，同样的输入得到同样的输出；随机抽样类节点需固定随机种子，大模型节点除外 | 规则本身是否正确，需要业务人员确认 |
| 清晰、可用 | 每一步的配置和中间结果都能打开查看，流程文件可以存档 | 存档制度与保存期限 |
| 可归属 | 企业版记录谁在什么时候运行了哪条流程 | 账号管理与职责分离 |
| 系统验证 | 不提供 | 计算机化系统验证、电子签名等要求，需按企业质量体系另行完成 |
需要说清楚的一点
iModel 不是经过验证的 GxP 系统。用于 GxP 相关场景时，是否需要验证、验证到什么程度，要由企业的质量部门按自身体系判断。工作流带来的是过程透明，它让验证和审计更容易做，但不能代替验证本身。
什么时候适合用工作流
| 情况 | 建议 |
|---|---|
| 每批、每月重复的整理与核查 | 适合。建一次流程，之后换数据重跑 |
| 处理过程要给质量部门或审计看 | 适合。流程图和中间结果就是说明材料 |
| 数据分散在多个文件和系统里 | 适合。读取、关联、汇总都在一条流程里 |
| 一次性的探索性分析 | 不一定。Excel 或统计软件可能更快 |
| 注册申报用的统计分析 | 不建议。沿用行业通行的、已验证的统计软件和流程 |
常见问题
不需要。数据整理、规则核查、汇总这些常见任务，用可视化节点就能完成。有特殊算法需求时，可以在流程里加入 Python 或 R 脚本节点，和其他节点混用。
iModel 基于 KNIME 开源内核二次开发，KNIME 社区有 RDKit、CDK 等化学信息学扩展。这类扩展不属于 iModel 的标准安装内容，能否在你的环境中安装使用，需要逐项确认，可以先查看 iModel 扩展中心，或联系我们评估。
可以。iModel 支持在企业内网离线部署。用到大模型节点时，也可以调用部署在内网的本地模型，数据不需要发送到外部服务。
不能直接满足。iModel 不是经过验证的 GxP 系统，也不提供电子签名功能。它能让数据处理过程透明、可复现，这对验证和审计有帮助，但系统验证需要企业按自己的质量体系完成。详见上文「数据完整性」一节。
iModel Analytics Studio 是开源版本，免费使用，不限功能与使用时长，上文场景 01 到 03 用它就能完成。统计分析组件、集中调度与执行记录等功能在企业版中提供，见版本对比。
先拿一批真实数据试一次
挑一项每批都要重复的整理或核查工作，用开源版搭一条流程，和原来的处理结果逐项比对。比对一致，再决定要不要推广。
