Tốt nhất năm nghiên cứu lâm sàng Công cụ AI

Một nền tảng nghiên cứu lâm sàng sử dụng Thực tế ảo (VR) nhập vai để thu thập dữ liệu hành vi về ADHD một cách an toàn. Nền tảng này nhằm mục đích phát triển các hệ thống AI trong tương lai để hỗ trợ các chuyên gia y tế chẩn đoán chính xác, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và sử dụng các bài đánh giá dựa trên bằng chứng.

Medbriefs là một trợ lý nghiên cứu do AI cung cấp, tạo ra các bản tóm tắt nhanh chóng và đáng tin cậy về tài liệu y khoa từ các bản tóm tắt của PubMed. Nó hợp lý hóa quy trình nghiên cứu cho các bác sĩ lâm sàng, học giả và sinh viên bằng cách cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng và trích dẫn được định dạng trong vài giây.

ModAstera là một nền tảng phát triển AI không cần mã được thiết kế cho các ứng dụng y tế. Nó tự động hóa việc lập mô hình dự đoán rủi ro và kết quả của bệnh nhân, có tính năng chú thích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI và triển khai chỉ bằng một cú nhấp chuột để giảm đáng kể thời gian và chi phí phát triển cho các nhà đổi mới công nghệ y tế.

Segmed cung cấp quyền truy cập quy mô lớn vào dữ liệu hình ảnh y tế đã được khử danh tính, đạt tiêu chuẩn chẩn đoán cho việc phát triển AI và nghiên cứu lâm sàng. Nền tảng Openda của họ cung cấp hàng triệu nghiên cứu được mã hóa từ một mạng lưới toàn cầu đa dạng các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Segmed thúc đẩy sự đổi mới cho các công ty khoa học đời sống, thiết bị y tế và công nghệ bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu đa phương thức cấp độ quản lý, rất quan trọng cho việc huấn luyện mô hình AI, xác thực và đảm bảo được FDA/CE cấp phép.

PicnicHealth là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI giúp thu thập, số hóa và hợp nhất tất cả hồ sơ y tế của bạn vào một dòng thời gian duy nhất, toàn diện. Nền tảng này trao quyền cho bệnh nhân quản lý sức khỏe của mình với một trợ lý AI và cho phép các công ty khoa học đời sống tiến hành nghiên cứu quan sát hiệu quả hơn với dữ liệu chất lượng cao từ thế giới thực.

Một nền tảng AI cho nghiên cứu lâm sàng giúp tự động hóa việc tạo ra các bộ dữ liệu SDTM và ADaM sẵn sàng để xác thực. Nó giảm đáng kể thời gian từ khi khóa cơ sở dữ liệu đến khi nộp cho FDA bằng cách xử lý các tác vụ lập trình phức tạp, cho phép các nhóm lâm sàng tập trung vào logic có giá trị cao, đặc thù của nghiên cứu, đồng thời đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ HIPAA.