衰老 的特点是发病率升高及随之而来的生活质量下降，这两者都构成了重大的社会与经济负担。近几十年的突破性研究表明，通过热量限制和部分表观遗传重编 程等干预手段，延长寿命及健康寿命是可行的。然而，将衰老干预手段应用于临床，还需要对 生物学年龄 和 衰老速率 进行精确量化。 DNA 甲基化 （DNAm） 水平的改变是衰老的一个关键标志——随着年龄的增长，DNAm 会随之增长，因此，全基因组 DNAm 可以作为生物学年龄的评估指标。 然而，当前的表观遗传时钟的性能可能受到多种因素的影响 （包括测序平台、数据预处理方法、组织类型和人群） ，这给其实际临床应用带来了挑战。 因此， 迫切需要一种通用的 DNA 甲基化时钟，能够消除技术偏差，同时保留衰老相关生物学信号，从而实现对人类衰老过程的准确量化。 2026 年 1 月 13 日，复旦大学 金力 院士 团队联合上海科学智能研究院 / 复旦大学人工智能创新与产业研究院 漆远 教授团队及 无线光年 的研究人员，在 Nature 子刊 Nature Computational Science 上发表了 题为： A robust computational framework ...

公司概况与融资情况 - 杭州每因智能科技有限公司近期已完成千万元级种子轮融资，由卓源亚洲等机构领投，杭州西湖政府直投基金西湖科创投跟投[4] - 募集资金将主要用于疾病风险大模型、核心产品研发及商业化落地[4] - 公司孵化于北京大学科技园，专注于利用人工智能技术赋能疾病风险预测和健康管理[4] 核心技术与产品 - 公司核心产品是基于自研疾病风险大模型的重大疾病风险预测平台和疾病风险管理AI智能体[4] - 自研的DP-LLM大模型可以支持多模态医疗数据，量化个体未来疾病风险，覆盖数百种疾病和上万个风险因子[4] - 该模型属于生成式大模型，具备“序列预测模型”能力，可根据历史健康数据序列预测未来健康状况和疾病进展[5] - 在模型微调中，公司通过对照医学文献量化风险因素与疾病的关联性，并利用城市流调数据观察指标对应的疾病转化率[5] - 为降低大模型“幻觉”，公司正重点构建疾病风险因子和疾病关联性的知识图谱，并将其与微调模型结合[6] - 公司通过与政府部门、医疗机构合作，利用真实临床数据验证和提高模型的准确性[6] 商业模式与市场策略 - 现阶段，公司主要通过商业保险这一支付方作为切口，与政府部门和大型保司开展合作，为健康险产品赋能[3][6] - 商业转化模式包括B端技术服务费、C端订阅及风险分润模式[6] - 公司认为，医疗AI产品想要产生更大价值，需直接与个人相结合，其未来一定在C端[6] - 未来，公司还将尝试开发更多健康管理类产品[6] - 公司的模型能对人群和保障项目做更细划分，给予不同人群不同的保险价值，有助于扩大承保人群规模[5] 行业背景与发展逻辑 - 政策层面，强化早诊断、早治疗、早康复是“健康中国2030规划纲要”的战略主题[5] - 从个体层面，个性化治疗和精准健康管理是当前医疗行业的发展趋势[5] - 过去，由于缺乏高质量数据和精准风险评估模型，保险产品设置严格条款，许多有既往症人群难以被纳入保障范围[5] - 公司技术有望重塑健康险与健康管理生态[8] 团队背景 - 创始人兼CEO郭潇宇为清华计算机系硕士、北京大学人工智能博士生，师从北大计算机学院副院长崔斌教授，在医疗AI领域拥有10年以上研发和商业化经验，曾主导健康险科技板块从0到20亿+保费规模增长[7] - 联合创始人兼CTO甘书生曾任百度、360、地平线和多家医疗科技公司技术高管，深耕AI工程架构与商业化落地[7] - 首席AI科学家杨仝为北京大学计算机学院研究员、博士生导师、青年长江学者，发表100篇CCF A类论文，主导多项大模型核心技术研发，带领团队联合360研发的中等量级推理模型Tiny-R1-32B-Preview，以5%参数逼近Deepseek-R1满血性能[7] - 首席科学家顾问崔斌教授为教育部长江学者、IEEE Fellow、北京大学计算机学院副院长、北大数据科学与工程研究所所长[7] 投资人观点 - 卓源亚洲认为，公司团队兼具顶尖学术背景与实战经验，其疾病预测大模型在轻量化部署与多模态融合上具备显著优势[8] - 西湖科创投认为，公司创始成员拥有商业保险疾病预测模型交付的完整从业经验，其结合真实世界数据和AI建模能力致力于健康险商业闭环产品的高效迭代，与杭州创新数字健康产业发展的规划高度契合[8]