Unlearn

Unlearn s’adresse aux promoteurs d’essais cliniques, aux chercheurs et aux équipes de biostatistique qui souhaitent rendre les analyses d’essais plus informatives et exploiter efficacement les données des participants. Ses modèles d’IA utilisent les données initiales d’un participant pour prévoir son évolution potentielle avec les soins standard ou un traitement témoin, en s’appuyant sur des données historiques individuelles de patients. Ces prévisions, appelées jumeaux numériques, fournissent des informations pronostiques sur l’évolution possible des participants en l’absence du traitement expérimental ; elles ne prédisent pas leur réponse au traitement. Les équipes d’essais peuvent utiliser ces prévisions dans des études randomisées afin d’ajuster les analyses statistiques et, potentiellement, d’augmenter la puissance statistique ou de réduire le nombre de participants nécessaires. Unlearn prend également en charge la conception des essais et les analyses intermédiaires, et propose des méthodes pour évaluer un traitement dans des études à un seul bras au moyen de comparaisons avec des groupes témoins générés par modèle. Ses modèles spécifiques à certaines maladies couvrent des affections dans des domaines tels que les neurosciences, l’immunologie et les maladies métaboliques. Unlearn est un outil spécialisé de recherche clinique, et non une application de santé personnelle destinée aux patients.

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