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Previsione della salute umana (1)

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I nostri gemelli digitali rendono gli studi clinici più rapidi e facili da condurre.

Informazioni sullo strumento

Lo strumento 'Digital Twins' di Unlearn.ai reimmagina la ricerca clinica creando modelli avanzati di pazienti per migliorare le sperimentazioni mediche.

Unlearn.ai ha sviluppato uno strumento innovativo chiamato 'Digital Twins' che è destinato a trasformare il modo in cui conduciamo la ricerca clinica. Questa tecnologia guidata dall'IA supporta le sperimentazioni cliniche in una vasta gamma di campi medici, dalla neuroscienza e immunologia alle malattie metaboliche. Quindi, cosa sono esattamente i Digital Twins? Sono modelli sofisticati che aiutano a prevedere come la salute di un paziente potrebbe evolversi nel tempo.

Il processo inizia raccogliendo i dati di base di un partecipante. Queste informazioni vengono quindi elaborate attraverso un modello di IA che è stato addestrato su una grande quantità di dati storici, risultando infine nella creazione di un 'Digital Twin' per quel paziente. Questo strumento ha molto da offrire, specialmente quando si tratta di sperimentazioni cliniche. Per gli studi in fase iniziale, migliora la nostra capacità di osservare gli effetti del trattamento senza dover coinvolgere ulteriori partecipanti. Allo stesso tempo, accelera gli studi in fase avanzata riducendo il numero di pazienti necessari per raggiungere lo stesso livello di confidenza statistica dei design di prova tradizionali.

Un'altra caratteristica interessante dello strumento 'Digital Twins' è la sua capacità di fornire punteggi prognostici per ciascun partecipante in una sperimentazione clinica randomizzata. Questa capacità aumenta il potere analitico dello studio garantendo al contempo la conformità alle linee guida della Food and Drug Administration degli Stati Uniti e dell'Agenzia Europea per i Medicinali. In particolare, questi 'gemelli' dei pazienti svolgono un ruolo vitale nei TwinRCTs, che sono sperimentazioni altamente efficienti che lavorano con gruppi di controllo più piccoli. Questo metodo migliora le possibilità che i pazienti ricevano il trattamento sperimentale, rendendolo un punto di svolta per la medicina personalizzata.

In generale, lo strumento 'Digital Twins' si distingue come un sistema di supporto innovativo nelle sperimentazioni cliniche, aprendo la strada a approcci più efficaci e su misura per la salute.

Pro e contro

Pro

  • Accelera la ricerca in fase avanzata
  • Utilizzo nella medicina personalizzata
  • Analisi forte attraverso punteggi
  • Prevede possibili risultati per i gruppi di controllo
  • Fornisce punteggi prognostici
  • Riduce il numero di pazienti necessari per l'arruolamento
  • Collabora con innovatori farmaceutici
  • Migliora la ricerca in fase iniziale
  • Analisi predittiva per prendere decisioni
  • Arricchisce i TwinRCTs
  • Metodi di apprendimento automatico generativo
  • Opera in molti campi medici
  • Aumenta le possibilità di trattamenti sperimentali
  • Conforme a FDA ed EMA
  • Può essere utilizzato in molte aree: neuroscienze a malattie metaboliche
  • Simula i risultati di salute individuali
  • Gruppi di controllo più piccoli negli studi
  • Prevede i risultati di salute dei pazienti
  • Accelera lo sviluppo di farmaci clinici
  • Simula situazioni 'e se?'
  • Rende più veloce l'iscrizione agli studi clinici
  • Gemelli digitali per la previsione

Contro

  • Richiede molti dati dei pazienti
  • I risultati non sono molto chiari
  • Funziona solo con design TwinRCT
  • Potrebbe rendere gli studi più complessi
  • Possibili problemi etici con i dati dei pazienti
  • Si basa sulla qualità dei dati passati
  • Nessun riferimento al supporto per più lingue
  • Limitato a specifici campi medici
  • Dipende molto dalle condizioni iniziali dei partecipanti
  • Non può essere utilizzato al di fuori degli studi clinici