1利用数字孪生优化临床试验对照组设计
- 1在UnlearnAI平台上传历史临床试验数据(包括患者基线特征和结局指标)
- 2使用机器学习模型生成数字孪生患者,模拟对照组预期反应
- 3在试验设计中将数字孪生数据与真实对照组结合,减少所需真实对照组样本量
- 4运行模拟验证,确保数字孪生对照组的统计功效符合监管要求
2加速药物剂量探索研究
- 1输入早期临床试验的剂量-反应数据及患者个体特征
- 2利用UnlearnAI的预测模型分析不同剂量下的疗效和安全性概率
- 3生成最优剂量推荐报告,并可视化风险-收益权衡
- 4根据报告调整后续试验方案,优先推进高潜力剂量
3个性化患者分层与试验入组筛选
- 1导入候选患者的电子健康记录(EHR)或基线数据
- 2使用AI模型预测每位患者对试验药物的潜在反应和不良事件风险
- 3根据预测结果将患者分层为高响应、低响应或高风险组
- 4在试验入组时优先选择高响应且低风险的患者,提高试验成功率
