unlearn.ai

TwinRCTs от unlearn.ai революционизирует клинические испытания с помощью цифровых двойников для конкретных пациентов, ускоряя регистрацию, оптимизируя наблюдение за лечением и повышая общую эффективность испытаний без увеличения числа участников. Технология искусственного интеллекта компании повышает доступность экспериментальных методов лечения для большего числа пациентов и ускоряет достижение успеха.

Платформы:

Что такое unlearn.ai? TwinRCTs от unlearn революционизирует клинические испытания с помощью цифровых двойников, позволяя быстрее и увереннее принимать решения в медицинских исследованиях. Использование цифровых двойников для каждого конкретного пациента ускоряет проведение традиционных рандомизированных контролируемых исследований, что позволяет быстрее охватить всех пациентов и требует меньшего числа участников. Этот инструмент на базе искусственного интеллекта улучшает наблюдение за результатами лечения на ранних стадиях исследований без необходимости увеличения числа пациентов. Совместные исследования также повышают шансы участников исследования на получение экспериментального лечения при использовании меньших контрольных групп, что повышает общую эффективность и успех клинических испытаний.

Основные функции

⭐ unlearn.ai основные функции и преимущества unlearn.ai предлагает множество функций и преимуществ, которые делают его лучшим выбором для различных пользователей. Вот некоторые из ключевых функций: ✔️ Цифровые двойники для каждого пациента. ✔✅ Ускоренная регистрация для участия в клинических испытаниях. ✔✅ Расширенное наблюдение за результатами лечения. ✔️ Использование небольших контрольных групп. ✔️ Прогнозирование будущих результатов в отношении здоровья.

Примеры использования

➡️ unlearn.ai примеры использования и приложения ускоряют сроки разработки лекарств за счет использования TwinRCTs для имитации цифровых двойников для конкретных пациентов и оптимизации стратегий лечения, что ускоряет принятие решений и участие в клинических испытаниях.. Повышайте эффективность медицинских исследований на ранних стадиях за счет использования TwinRCTs для прогнозирования результатов лечения в небольших контрольных группах, что позволяет более рационализировать и снизить затраты на проведение исследований при сохранении высокой уверенности в результатах.. Улучшите доступ пациентов к экспериментальным методам лечения в клинических испытаниях за счет использования TwinRCTs, оптимизируя отбор участников на основе детального цифрового моделирования и повышая вероятность успешных результатов при сокращении продолжительности исследования..

В чём ошибка ?