科研人员可在结构连续的完整组织中开展多维标记与空间观察，为疾病机制研究、图谱构建等科研场景提供更高精度、更完整的数据底图。

基于三维组织结构真实呈现病灶形态、组织层次、病灶浸润边界等关键结构，为临床提供结构完整、信息丰富的病理判断依据。
同时，结合清准自主开发的3D-AI模型，平台可基于上述空间数据开展病灶识别、空间分型、复发预测、药效评估等任务。
相关模型已在神经肿瘤、肺癌、淋巴瘤等病种中完成原型部署，并与多家三甲级医院合作开展临床前研究，以支持更加精准、智能的临床诊断。

清准开发的平台能够突破传统病理平面研究的空间盲区，实现从"单一靶点表达量"到"三维微环境功能生态"的评估范式升级，显著提升首创新药（First-in-class）的开发成功率。