Unlearn.AI

Что такое Unlearn.AI?

Unlearn.AI трансформирует клиническую разработку путем создания цифровых двойников — виртуальных копий участников исследований, — что позволяет проводить более эффективные и точные клинические исследования. Этот подход снижает потребность в больших контрольных группах, ускоряет сроки исследований и повышает статистическую мощность без увеличения числа участников. Платформа поддерживает различные заинтересованные стороны — от биотехнологических до крупных фармацевтических компаний — путем интеграции с существующими инфраструктурами и обеспечения строгой конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям. Технология Unlearn.AI признана регулирующими органами и способствует развитию клинических исследований в неврологии и других терапевтических областях.

Ключевые функции

• Технология цифровых двойников

  Создает виртуальные модели участников исследований для симуляции клинических результатов во всех будущих временных точках, снижая зависимость от больших контрольных групп.

• Эффективность исследований и снижение затрат

  Обеспечивает проведение меньших и более быстрых исследований за счет повышения статистической мощности и сокращения потребностей в наборе пациентов, что приводит к значительной экономии средств.

• Соответствие нормативным требованиям

  Методы, квалифицированные Европейским агентством по лекарственным средствам и соответствующие руководствам FDA для поддержки ключевых исследований 3 фазы.

• Гибкая интеграция

  Работает с различными инфраструктурами клинических исследований и данными, обеспечивая безопасную обработку данных и легкое внедрение.

• Поддержка заинтересованных сторон

  Адаптирует решения для биотехнологических компаний, малых и средних фармацевтических компаний и крупных фармацевтических компаний для решения их уникальных задач в клинической разработке.

Варианты использования

• Ускорение клинических исследований : Ускоряет сроки исследований за счет сокращения потребностей в наборе пациентов и улучшения раннего принятия решений.
• Улучшение дизайна исследований : Оптимизирует размеры выборки и статистическую мощность с помощью симуляций на основе ИИ, повышая осуществимость исследований и их результаты.
• Поддержка неврологических исследований : Применяется в исследованиях заболеваний, таких как БАС и болезнь Альцгеймера, для повышения эффективности и уверенности в результатах.
• Снижение затрат на разработку : Снижает общие расходы на клинические исследования путем минимизации размеров контрольных групп и сокращения продолжительности исследований.
• Клинические доказательства, соответствующие нормативным требованиям : Генерирует данные, соответствующие нормативным стандартам, для поддержки процессов одобрения лекарственных препаратов.

Часто задаваемые вопросы