AIを使用して、患者がどのように治療にどのように反応するかを予測する – 今日のライフサイエンスポッドキャストエピソード2

別のエピソードに戻ってくることを楽しみにしています 今日のライフサイエンスポッドキャスト 今日のヘルスケアによって。私はorr inbarをホストする特権を持っていました Quanthealth。 Quanthealthは、診療所に入る薬物を選択し、研究デザインを最適化して肯定的な結果を達成するためのより良い方法を見つけるのに役立ちます。

プロバイダーが提供および匿名化されたアメリカの患者の健康記録の大規模なデータベースを使用してシミュレーションを構築する能力は印象的です。彼らはこれまでに120以上のシミュレーションを行っており、Pharmaがフェーズ2およびフェーズ3の臨床試験でプロトコルを改善し、研究の実施に必要なコストと時間を削減しました。それらは、履歴データが少ないフェーズ1に上流に移動しています。

私たちは、Quanthealthに注目し、彼らが次に達成できることを見ることに興奮しています。

The Life Sciences Today Podcastのこのエピソードの議論の主なトピックをご覧ください。

• あなた自身とあなたがこの冒険にどのように入ったのか教えてください。
• Quanthealthのサイトは120を超える試行シミュレーションに言及しています。どのようにしてそれらを選択しましたか？
• 3億5,000万件の患者記録を参照してください。情報源は何ですか、そして世界中のケア基準の違いをどのように説明しますか？
• プラットフォームが試験結果を予測した具体的な例、つまり「簡単な勝利」ではなく、実際の結果と比較してその予測をどのように予測したかを教えてもらえますか？できれば、既存のPD-1/PD-L1データによってまだ十分に検証されていなかったもの
• また、この検証は回顧的ですか、それとも見込みですか？
• 顧客はシミュレーションごとに支払いますか、それはサブスクリプションモデルですか、それともハイブリッドですか？たとえば、どのようなROIや価値がありますか？プラットフォームの洞察に基づいて実際に試行設計が変更されましたか？そして、あなたはあなたの会社にどのように価値を獲得しますか？
• 2024年8月のプレスリリースは、3億5,000万人の患者からのデータを使用して、251人の被験者による呼吸試験を減らし、2億ドルを節約します。その数字は一部の人にとっては高いように見えるかもしれません。あなたはその数をどのようにしたかを明確にすることができますか？顧客は実際に臨床手術で2億ドルを節約しましたか？
• プラットフォームはフェーズ1を予測していますか？あなたがフェーズ1に上流に移動できるなら、それからまあ、今私たちは話している！
• QuanthealthやTrial Optimizationの将来について他に共有したいことはありますか？

さて、それ以上のADOなしでは、Today PodcastのLife Sciencesの次のエピソードをあなたと共有できることを楽しみにしています。

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