QuantHealth: เปลี่ยนการทดลองทางคลินิกด้วย AI
แนะนำ
QuantHealth กำลังปฏิวัติวงการการทดลองทางคลินิกด้วยโซลูชัน AI ที่ล้ำสมัย โดยการใช้ข้อมูลมากกว่า 1 ล้านล้านจุด ทำให้ทีม ClinDev และ ClinOps สามารถจำลองการทดลองทางคลินิกในหลายๆ สถานการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและผลลัพธ์ในการพัฒนายา
ฟีเจอร์เด่น
- เครื่องมือจำลองการทดลองทางคลินิก: เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจำลองการทดลองทางคลินิกได้หลายพันแบบภายในไม่กี่นาที โดยประเมินพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ความสำเร็จของจุดสิ้นสุดและความเป็นไปได้ทางการค้า
- การสร้างหลักฐานสังเคราะห์: แพลตฟอร์ม In-Silico ของเราสร้างหลักฐานสังเคราะห์เกี่ยวกับการทำงานของการบำบัดในทุกช่วงของการทดลอง ช่วยในการวางแผนการทดลองและการนำยาไปใช้ใหม่
- โมเดลสุขภาพขนาดใหญ่ (LHM): โมเดลนี้เรียนรู้การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้ป่วยและยาอย่างลึกซึ้ง ทำให้สามารถสร้างโมเดลผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำถึง 86% และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่องตามการวิจัยใหม่ๆ
กรณีการใช้งาน
- การพัฒนายา: ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนายาโดยการจำลองผลลัพธ์และเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบการทดลอง
- การวางแผนการทดลอง: สนับสนุนทีมคลินิกในการวางแผนและดำเนินการทดลองด้วยความแม่นยำสูง
- การเลือกการบ่งชี้: ช่วยในการเลือกการบ่งชี้ที่เหมาะสมสำหรับการบำบัดตามหลักฐานที่จำลองขึ้น
ราคา
QuantHealth มีโมเดลราคาให้เลือกหลากหลายเพื่อตอบโจทย์ความต้องการขององค์กรต่างๆ ผู้ที่สนใจสามารถขอการสาธิตเพื่อสำรวจความสามารถของแพลตฟอร์มได้
การเปรียบเทียบ
เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการทดลองทางคลินิกแบบดั้งเดิม วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ QuantHealth ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการจำลองการทดลอง ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าในการพัฒนายาสมัยใหม่
เคล็ดลับขั้นสูง
- ใช้ฟีเจอร์การสร้างหลักฐานสังเคราะห์ตั้งแต่เนิ่นๆ ในกระบวนการพัฒนายาเพื่อช่วยในการตัดสินใจ
- อัปเดตโมเดลของคุณเป็นประจำด้วยข้อมูลการทดลองภายในใหม่ๆ เพื่อรักษาความแม่นยำและความเกี่ยวข้อง
สรุป
QuantHealth ยืนอยู่ที่แนวหน้าของ AI ในด้านสุขภาพ โดยให้เครื่องมือที่ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทดลองทางคลินิก แต่ยังช่วยให้การพัฒนายามีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ครอบคลุม QuantHealth จึงเป็นพันธมิตรที่ขาดไม่ได้สำหรับองค์กรใดๆ ที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการวิจัยทางคลินิก
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม สามารถเยี่ยมชม .
จำนวนคำในบทความ
2000
