医学影像设备
面向图像重建、增强、分割和设备内辅助工作流的计算平台评估。
HOLYCORES
COLLABORATION AREAS
从设备端计算， 到受控的智能工作流。
HOLYCORES 提供通用计算与软件基础。具体医疗用途、预期用途、风险分类、临床评价和市场准入由合作项目依据目标市场法规共同定义。体外诊断与实验室设备
支持视觉、信号和多模态数据处理，以及本地设备控制与分析。
手术、治疗与机器人平台
围绕低延迟感知、导航、控制边界和系统冗余开展联合工程。
监护与可穿戴设备
在功耗、隐私、连接和长期运行约束下评估端侧智能能力。
以上为技术合作方向示例，不代表任何 HOLYCORES 产品已取得医疗器械注册、认证或临床用途授权，也不构成诊断或治疗建议。
PLATFORM CAPABILITIES
不是单一模型， 而是完整设备边界。
医疗器械智能化需要计算、软件、数据、安全、热设计和生命周期管理共同工作。平台能力需在目标设备和预期用途下验证。异构计算
- 视觉、信号与模型推理
- 确定性任务和资源隔离
- 功耗与散热约束下优化
可控软件栈
- 模型转换与版本管理
- 运行时、算子与性能分析
- 可复现构建和部署路径
安全与数据边界
- 身份、访问和更新机制
- 本地数据处理与最小暴露
- 组件清单与漏洞响应协同
长期维护
- 兼容、变更和停产管理
- 问题追溯与现场反馈闭环
- 长期供货风险共同规划
EVIDENCE BEFORE CLAIMS
先建立证据， 再定义产品主张。
联合验证从预期用途、用户、环境和危害分析开始，把模型指标转换为设备级成功标准。验证结果必须记录软硬件版本、数据范围、测试条件与已知边界。
- 场景与风险定义用途、使用者、工作流、异常状态和风险控制
- 数据与模型明确数据来源、代表性、偏差、版本和评价方法
- 系统验证检查性能、时延、功耗、稳定性、安全与互操作
- 变更管理评估模型、软件、器件和制造变更带来的影响
RESPONSIBILITY MODEL
边界越清晰， 合作越值得信赖。
每个项目需通过书面协议确定角色、交付物、数据责任、知识产权、质量活动与法规责任。下列分工仅作为讨论起点。提供计算平台、软件接口、技术资料、已知限制和约定范围内的工程支持。
定义预期用途、系统风险、设计控制、产品验证、注册申报、生产和上市后责任。
负责数据治理、模型开发、性能证据、偏差分析、版本说明和应用集成。
在适用伦理、数据和研究规范下参与需求研究、工作流评价及证据生成。
COLLABORATION PATH
从问题定义， 走向受控开发。
项目是否进入下一阶段取决于技术、质量、法规和商业可行性的共同评估。需求发现
明确预期用途、目标设备、用户、环境和现有基线。
可行性验证
以非临床工程样机验证计算、软件、数据和接口边界。
联合开发
确定设计输入、风险控制、验证计划和变更流程。
产品化支持
围绕约定平台提供集成、生命周期和问题响应支持。
MEDICAL DEVICE COLLABORATION