Synthetrial

DATOS SINTÉTICOS APLICADOS A ENSAYOS CLÍNICOS
TRAEMOS AL PRESENTE EL FUTURO DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS

¿Qué es Synthetrial?

Synthetrial es una plataforma de Inteligencia Artificial Generativa que proporciona datos de pacientes virtuales mediante pequeñas muestras de pacientes reales, permitiendo:

N

Predecir las características de futuros pacientes

N

Pronosticar la evolución de un ensayo clínico en curso

N

Obtener significancia en los ensayos clínicos

¿Qué garantizamos?

Llegar a conclusiones fiables en tiempo récord

Gracias al modelo que hemos desarrollado podemos estimar los resultados de un ensayo antes de que finalice, permitiendo hacer una aproximación del camino que va a tomar el ensayo clínico.

Minimizar riesgos para los pacientes

La seguridad de los pacientes es nuestra prioridad. Con Synthetrial podemos evitar poner en riesgo a pacientes que entran en ensayos con alta probabilidad de fracaso.

Detectar ensayos clínicos con alta probabilidad de fracaso

Con nuestro algoritmo podemos reducir de manera significativa el número de ensayos que no llegan a las fases finales, ayudando a mejorar la proporción de ensayos exitosos.

Reducir tiempo y costes de un ensayo clínico

La generación de pacientes sintéticos ayuda a terminar un ensayo una vez se ha reclutado y realizado el seguimiento de una muestra mínima de pacientes, sin comprometer la calidad ni la seguridad de los ensayos clínicos.

¿Qué beneficios tendría aplicar los datos sintéticos a ensayos clínicos?

Los datos sintéticos mejoran los ensayos clínicos optimizando el proceso, reduciendo costes y acelerando la investigación.

Nuestra propuesta facilita una validación robusta y fomenta la innovación, haciendo la investigación médica más eficiente y segura. Además, es un modelo muy versátil, validado en ensayos de todo tipo, desde cosmética, hasta cáncer.

Pídenos más información

¿Quieres saber más sobre cómo trabajamos? Contáctanos para obtener más información y descubrir cómo nuestras innovaciones pueden ayudar en tu investigación.

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