Unlearn

Unlearn 为临床开发团队提供 AI 软件，集试验规划、监测和数字孪生分析于一体，帮助团队基于证据做决策、比较研究方案并分析带有预测对照数据的试验结果。

概述

Unlearn 是一个围绕 AI 生成的数字孪生、证据审查、试验模拟和监测构建的临床开发平台。网站将该产品定位为一个连通的工作空间，面向需要基于同一证据基础而不是零散文档、电子表格和临时分析来做试验决策的团队。

该平台围绕三大主要工作流程组织：规划、监测和分析。Trial Planning & Simulations 帮助团队在方案最终确定前回顾先例、查看历史数据并比较研究设计。Advanced Trial Monitoring 在执行过程中呈现患者和中心层面的异常。Digital Twins 通过预测单个参与者的预期对照结果来支持试验分析，并将这些预测用于随机、单臂、开放标签、中期和回顾性场景。

核心能力

Scout 文献与先例回顾

从 PubMed、ClinicalTrials.gov 和 drugs@FDA 等来源搜索、结构化并总结科学和监管先例，帮助团队基于共享的证据基础开展工作。

Hindsight 历史数据探索

探索已整合的临床试验和真实世界数据集，以在设计决策最终确定前验证对人群、终点行为和基准的假设。

SimLab 场景比较

围绕终点、入组标准、样本量和约束条件构建并比较试验设计方案，同时保持假设、证据和输出之间的关联，便于审阅。

高级试验监测

使用历史患者轨迹而非通用阈值来发现患者和中心层面的异常，帮助团队将审查重点放在最相关的信号上。

数字孪生分析

生成对参与者预期对照结果的 AI 预测，将其作为数字孪生，用于随机、单臂、开放标签、中期和回顾性分析。

灵活部署与自定义 DTGs

可部署为 Web 应用或部署在赞助方的云基础设施中，网站还说明赞助方也可以在其可控的安全环境中构建自定义数字孪生。

常见用例

方案前研究设计
在最终确定方案之前，使用规划工作区回顾先例、查看历史证据并比较研究方案。这适合需要记录终点、入排标准和样本量权衡依据的团队。
使用合成对照进行临床分析
在早期或开放标签研究中，当随机分配不可行，或团队希望进行更敏感的治疗比较时，可将数字孪生作为外部对照。网站还将其描述为适用于需要更小对照组或更高效能的随机试验。
持续试验监督
在研究执行期间使用高级监测，提前发现异常值、偏离轨迹的应答者以及多变量信号，以便进行患者和中心层面的审查。
跨职能设计对齐
使用场景工具评估不同方案选择如何改变人群和预期结果，然后保留证据和依据以供治理讨论。
赞助方控制的模型部署
当专有数据需要由赞助方控制保留，并且团队需要一个根据自身数据调整的疾病特异性模型时，可在安全的赞助方环境中使用自定义数字孪生生成器。

Pros and Cons

Pros

将规划、监测和分析整合在一个产品体系中，而不是将其视为彼此独立的点工具。
将试验设计决策建立在文献、历史数据和可复现模拟之上。
比标准审查周期更早发现患者和中心层面的监测信号。
支持多种研究形式的数字孪生分析，包括随机、开放标签和回顾性工作流。
说明了面向赞助方控制环境的部署选项，包括基于 Web 和类似本地部署的云基础设施使用。

Cons

网站未提供价格页面，因此无法从来源集中查看商业条款和套餐。
网站上的若干说法较为概括；更深入的技术规格仅提到可通过单独的规格说明书获取。

FAQ

Unlearn 帮助临床团队做什么？

Unlearn 面向需要基于同一证据基础做设计、监测和分析决策的临床开发团队。其试验规划工作区被描述为适用于方案最终确定之前，而数字孪生和高级监测则支持后期分析与监督。

该平台涵盖哪些工作流程？

源页面描述了三个相互连接的领域：试验规划与模拟、高级试验监测以及数字孪生。试验规划将文献回顾、历史数据探索和方案模拟整合在一起；监测会发现患者和中心层面的异常；数字孪生则提供 AI 生成的预期对照结果预测。

产品中的试验规划如何运作？

网站表示，Scout 会从 PubMed、ClinicalTrials.gov 和 drugs@FDA 等来源搜索并总结先例。Hindsight 会探索统一后的临床试验和真实世界数据集，而 SimLab 则比较终点、入排标准、样本量和约束条件等试验设计方案。

数字孪生如何用于分析？

Unlearn 表示，其数字孪生是对单个参与者对照结果的 AI 生成预测，可在早期研究和开放标签研究中作为外部对照，也可用于随机试验。网站还称其方法已通过 EMA 资格认定，并与当前 FDA 指南保持一致。

网站上是否提供价格信息？

价格页面返回页面未找到，因此来源未提供定价、包装或方案细节。如需商业信息，网站会引导访问者联系公司。

Quick Facts

类别: 临床试验 AI 软件
主要工作流程: 试验规划、监测和数字孪生分析
主要用户: 临床开发、生物统计和法规团队
来源域名: unlearn.ai
定价: 网站未提供；定价页面返回未找到
部署: 基于 Web 的应用或赞助方控制的云基础设施