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Pronóstico de la salud humana (1)

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Nuestros gemelos digitales hacen que los ensayos clínicos sean más rápidos y fáciles de realizar.

Información de la herramienta

La herramienta 'Digital Twins' de Unlearn.ai reimagina la investigación clínica al crear modelos avanzados de pacientes para mejorar los ensayos médicos.

Unlearn.ai ha desarrollado una herramienta innovadora llamada 'Digital Twins' que está destinada a transformar la forma en que llevamos a cabo la investigación clínica. Esta tecnología impulsada por IA apoya ensayos clínicos en una amplia gama de campos médicos, desde la neurociencia y la inmunología hasta las enfermedades metabólicas. Entonces, ¿qué son exactamente los Digital Twins? Son modelos sofisticados que ayudan a predecir cómo podría evolucionar la salud de un paciente a lo largo del tiempo.

El proceso comienza recopilando los datos básicos de un participante. Esta información se procesa a través de un modelo de IA que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos históricos, lo que resulta en la creación de un 'Digital Twin' para ese paciente. Esta herramienta tiene mucho que ofrecer, especialmente en lo que respecta a los ensayos clínicos. Para estudios en etapas tempranas, mejora nuestra capacidad para observar los efectos del tratamiento sin necesidad de incorporar más participantes. Al mismo tiempo, acelera los estudios en etapas avanzadas al reducir el número de pacientes necesarios para lograr el mismo nivel de confianza estadística que los diseños de ensayos tradicionales.

Otra característica interesante de la herramienta 'Digital Twins' es su capacidad para proporcionar puntuaciones pronósticas para cada participante en un ensayo clínico aleatorizado. Esta capacidad aumenta el poder analítico del estudio mientras asegura el cumplimiento de las directrices de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. y de la Agencia Europea de Medicamentos. En particular, estos 'gemelos' de pacientes juegan un papel vital en los TwinRCTs, que son ensayos altamente eficientes que trabajan con grupos de control más pequeños. Este método mejora las posibilidades de que los pacientes reciban el tratamiento experimental, convirtiéndolo en un cambio de juego para la medicina personalizada.

En general, la herramienta 'Digital Twins' se destaca como un sistema de apoyo innovador en los ensayos clínicos, allanando el camino para enfoques más efectivos y personalizados en la atención médica.

Pros y Contras

Pros

  • Acelera la investigación en etapas avanzadas
  • Uso en medicina personalizada
  • Análisis sólido a través de puntuaciones
  • Predice posibles resultados para grupos de control
  • Proporciona puntuaciones pronósticas
  • Reduce el número de pacientes necesarios para la inscripción
  • Colabora con innovadores farmacéuticos
  • Mejora la investigación en etapas tempranas
  • Análisis predictivo para la toma de decisiones
  • Enriquece los TwinRCTs
  • Métodos de aprendizaje automático generativo
  • Funciona en muchos campos médicos
  • Aumenta las posibilidades de tratamientos experimentales
  • Cumple con la FDA y la EMA
  • Se puede utilizar en muchas áreas: neurociencia a enfermedades metabólicas
  • Simular resultados de salud individuales
  • Grupos de control más pequeños en estudios
  • Predice los resultados de salud del paciente
  • Acelera el desarrollo de medicamentos clínicos
  • Simula situaciones de 'qué pasaría si?'
  • Hace que la inscripción en ensayos clínicos sea más rápida
  • Gemelos digitales para predecir

Contras

  • Necesita muchos datos de pacientes
  • Los resultados no son muy claros
  • Solo funciona con diseños TwinRCT
  • Podría hacer que los ensayos sean más complejos
  • Posibles problemas éticos con los datos de los pacientes
  • Depende de la calidad de los datos pasados
  • Sin mención de soporte para múltiples idiomas
  • Limitado a campos médicos específicos
  • Depende mucho de la condición inicial del participante
  • No se puede utilizar fuera de ensayos clínicos