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Unlearn.ai的Digital Twins工具支持临床研究，通过预测患者未来健康状况和提供预后评分来优化临床试验。

Unlearn.ai 提供了一种名为“数字双胞胎”的人工智能工具，旨在彻底改变临床研究。该工具为从神经科学到免疫学再到代谢疾病等多个医学领域的临床试验提供帮助。本质上，数字孪生是预测患者未来潜在健康状况的复杂模型。该工具的工作原理是收集参与者的基线数据，通过经过历史数据训练的人工智能模型运行收集到的数据，并创建“数字孪生”。该工具具有双重功能，既可以通过提高观察治疗效果的能力而不增加更多患者来增强早期研究，也可以通过缩短入组时间来加快后期研究，因为它们需要更少的患者来实现相同的效果与传统临床试验设计一样强大。 “数字双胞胎”的另一个特点是它能够在随机临床试验中为每位患者提供预后评分。这增强了分析的能力，同时遵守美国食品和药物管理局和欧洲药品管理局的指导。这些患者“双胞胎”特别用于 TwinRCT，这是具有较小对照组的高功效试验，提高了患者接受实验治疗的可能性。该工具将为临床试验和个性化医疗的提供提供创新且重要的帮助。

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