#临床试验

mpathic是一个基于行为科学的AI对话分析平台，专注于提升沟通质量和效果。该平台运用机器学习技术分析对话内容，提供实时反馈和可操作洞察，帮助用户建立信任并改善互动质量。适用于医疗、生命科学和客户服务等多个领域，mpathic能显著提高沟通准确性并降低相关成本，为企业带来实质性回报。

Unlearn开发的TwinRCTs技术通过创建患者数字孪生体优化临床试验。该技术缩短入组时间，提高早期研究决策信心，吸引更多参与者。基于历史患者大数据训练的数字孪生模型可预测患者未来健康状况，在符合监管要求前提下提升试验统计效力。TwinRCTs实现更小规模对照组的高效能试验设计，为个性化医疗发展提供新思路。

这是一个针对西班牙语临床试验文本的医学命名实体识别模型。它可以识别四类语义实体:解剖结构、化学物质、疾病和医疗程序。模型基于bsc-bio-ehr-es预训练模型微调而来,在评估集上展现出较高的准确率和F1值。目前该模型仍在开发中,主要用于分析临床试验相关文本,不适合直接应用于医疗决策。