Unlearn은 임상시험 분석을 더 유익하게 하고 참가자 데이터를 효율적으로 활용하려는 임상시험 의뢰자, 연구자, 생물통계학 팀을 위한 도구입니다. Unlearn의 AI 모델은 과거 환자 수준 데이터를 바탕으로 참가자의 기초 데이터를 사용해 표준 치료 또는 대조군 조건에서 예상되는 잠재적 결과를 예측합니다. 디지털 트윈이라고 불리는 이러한 예측은 실험적 치료를 받지 않았을 때 참가자의 상태가 어떻게 전개될 수 있는지에 관한 예후 정보를 제공하며, 치료 반응을 예측하지는 않습니다. 임상시험 팀은 무작위 배정 연구에서 이러한 예측을 활용해 통계 분석을 조정하고, 검정력을 높이거나 필요한 참가자 수를 줄일 수 있습니다. Unlearn은 임상시험 설계와 중간 분석도 지원하며, 모델이 생성한 대조군 비교를 활용해 단일군 연구에서 치료 효과를 평가하는 방법도 제공합니다. Unlearn의 질환별 모델은 신경과학, 면역학, 대사 질환을 비롯한 여러 분야의 질환을 다룹니다. Unlearn은 임상 연구를 위한 전문 도구이지, 환자용 개인 건강 앱이 아닙니다.

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