Unlearn.AI

Unlearn.AI – это платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает компаниям выявлять и решать самые сложные проблемы клиентов. Используя возможности искусственного интеллекта, Unlearn.AI помогает компаниям быстро выявлять болевые точки клиентов, разрабатывать целевые решения и измерять их эффективность. Благодаря интуитивно понятной приборной панели и интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу Unlearn.AI позволяет организациям быстро и эффективно измерять настроения клиентов, раскрывать их суть и разрабатывать целевые решения, приносящие максимальную пользу. Unlearn.AI предоставляет компаниям полный набор инструментов и идей, основанных на искусственном интеллекте, чтобы помочь им лучше понять своих клиентов и разработать индивидуальные решения для удовлетворения их конкретных потребностей. Благодаря продвинутой аналитике Unlearn.AI позволяет компаниям легко отслеживать отзывы клиентов, анализировать их поведение и выявлять области, требующие улучшения. Кроме того, простая в использовании приборная панель Unlearn.AI позволяет компаниям следить за настроением клиентов, отслеживать их тенденции и быть в курсе последних новостей о клиентах.

Видео-обзор нейросети:

Примеры использования нейросети:

• Определите болевые точки клиентов.
• Разработайте целевые решения.
• Измерьте воздействие решений.
• Фармацевтические компании: Использование цифровых двойников для оптимизации разработки лекарств и повышения точности клинических испытаний.
• Исследовательские институты: Использование технологии для академических исследований в области медицины, в частности, для понимания сложных моделей заболеваний.
• Медицинские работники: Использование прогностических моделей для более эффективного планирования схем лечения хронических заболеваний.
• Регулирующие органы: Использование цифровых двойников для установления новых стандартов и рекомендаций для инновационных клинических исследований.
• Необычные примеры использования: Исследуется компаниями медицинского страхования для прогнозирования развития заболеваний и более эффективного управления страховыми выплатами; используется государственными департаментами здравоохранения для планирования общественного здравоохранения и управления заболеваниями.

Ключевые особенности нейросети:

• Технология Digital Twins: Использует искусственный интеллект для создания точных и всеобъемлющих прогнозов состояния здоровья пациентов, улучшая организацию и проведение клинических испытаний.
• TwinRCTs: Новый подход к рандомизированным контролируемым исследованиям, требующим меньшего количества пациентов за счет использования цифровых двойников, что ускоряет набор участников и повышает эффективность таких исследований.
• Соответствие нормативным требованиям: Соблюдение строгих требований таких органов, как Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и Европейское агентство по лекарственным средствам, что гарантирует не только инновационность испытаний, но и соответствие высоким нормативным стандартам.
• Широкий охват заболеваний: Возможность создания цифровых двойников для широкого спектра заболеваний, включая болезнь Альцгеймера, астму, диабет и многие другие, что делает его универсальным инструментом в различных медицинских исследованиях.
• Сокращение времени до регистрации: Ускорьте набор участников в исследования на поздних стадиях с меньшим количеством необходимых участников.
• Уверенные решения на ранних стадиях: Увеличивайте мощность наблюдения в испытаниях на ранних стадиях без добавления дополнительных пациентов.
• Улучшенное привлечение участников: Повысьте вовлеченность участников, предлагая им более высокие шансы на получение экспериментального лечения.
• Генеративное моделирование ИИ: Используйте передовые модели искусственного интеллекта, обученные на обширных данных о пациентах, для точного прогнозирования состояния здоровья.
• Соблюдение нормативных требований: Обеспечьте соответствие испытаний стандартам FDA и EMA, повышая доверие к ним и соблюдение нормативных требований.
• TwinRCTs - клинические испытания с использованием цифровых двойников пациентов