خرید از آی‌یاب
اشتراک این ابزار را تهیه کنید
هنوز تعرفهٔ تأییدشده‌ای برای این ابزار منتشر نشده است. درخواست بدهید تا امکان تهیه و قیمت آن بررسی شود.
تحویل توسط ادمین و پیگیری از حساب کاربری؛ زمان معمول پس از تأیید و پرداخت: پس از بررسی امکان تهیه اعلام می‌شود.
اطلاعات ابزار
Unlearn.ai ارائه می دهد یک ابزار هوش مصنوعی شناخته شده به عنوان "سیگار دیجیتال" که هدف آن انقلابی در تحقیقات بالینی است. این ابزار ارائه می دهد کمک در کارآزمایی های بالینی در سراسر چندین زمینه پزشکی که از علوم اعصاب گرفته تا ایمونولوژی به بیماری های متابولیک. دوقلوهای دیجیتال، اساساً مدل های پیچیده ای هستند که پیش بینی می کنند سلامت آینده بیماران بالقوه است. این ابزار با جمع آوری داده های پایه شرکت کننده کار می کند، این اطلاعات را از طریق یک مدل AI که در داده های تاریخی آموزش دیده است و ایجاد " Twin دیجیتال" انجام می دهد. این ابزار دارای قابلیت دوگانه است که در آن می تواند مطالعات اولیه مرحله را افزایش دهد، با بهبود توانایی مشاهده اثرات درمان بدون اضافه کردن بیماران بیشتر و همچنین سرعت مطالعات مرحله دیر، با کوتاه کردن زمان ثبت نام به عنوان آنها نیاز به بیماران کمتری برای دستیابی به همان قدرت به عنوان طرح های آزمایشی بالینی سنتی دارند. یکی دیگر از ویژگی های “مشارکت دیجیتال” توانایی آن برای ارائه امتیازات پیش بینی شده برای هر بیمار در یک کارآزمایی بالینی تصادفی است. این امر قدرت تجزیه و تحلیل را افزایش می دهد در حالی که با هدایت از اداره غذا و داروی آمریکا و آژانس پزشکی اروپا همراه است. از این بیماران به ویژه در TwinRCTs استفاده می شود، آزمایش های بسیار مجهز با گروه های کنترل کوچکتر، بهبود احتمال ابتلا به درمان تجربی. این ابزار به عنوان یک کمک نوآورانه و قابل توجه در کارآزمایی های بالینی و تحویل پزشکی شخصی است.
مزایا و معایب
مزایا
- روش های یادگیری ماشینی Generative، Simulate نتایج سلامت فردی، دوقلوهای دیجیتال برای پیش بینی، تسریع توسعه دارویی بالینی، فعال کردن ثبت نام کارآزمایی بالینی سریع تر، ساده سازی "چه چیزی اگر؟" سناریوهای، تجزیه و تحلیل پیش بینی شده برای تصمیم گیری، داروهای شخصی، پیش بینی قدرتمند: علوم اعصاب به بیماری های متابولیک، افزایش مطالعات اولیه مرحله، مطالعات دیرین مرحله، کاهش علائم بالقوه بیمار، ارائه می دهد.
محدودیت‌ها
- نیاز به داده های گسترده بیمار، محدود به طرح های TwinRCT، ممکن است پیچیدگی کارآزمایی را افزایش دهد، بسته به کیفیت داده های تاریخی، نتایج به طور موثر غیر ⁇ ، هیچ پشتیبانی چند زبان ذکر شده، عدم استفاده از آزمایشات بالینی، نگرانی های بالقوه اخلاقی (داده های بیمار)، محدود به زمینه های پزشکی پیش تعریف شده، بستگی دارد به شدت بر پایه شرکت کنندگان اولیه.
نظرهای کاربران
شما باید برای ارسال یک بررسی وارد شوید.
هنوز بررسی نشده است، اولین کسی باشید که باید آن را بررسی کنید!
