Phesi
以數位雙胞胎預測招募，讓臨床試驗更快更準
Phesi 是一款專為臨床試驗設計與招募流程打造的人工智慧平台。它能將全球範圍內的試驗資料匯聚，建立「數位病患檔案」與「數位雙胞胎」，並以此預測招募進度與優化試驗設計。核心能力包括資料整合、機器學習預測、個人化招募策略與設計模擬。Phesi 針對臨床研究人員、藥企藥學部門、醫院臨床試驗中心等，提供快速、精準的招募預測，減少試驗延誤與成本，並提升試驗成功率。
這是什麼
Phesi 透過人工智慧分析全球臨床試驗資料，建立數位病患檔案與數位雙胞胎，並以此預測招募進度與設計最佳化。它不僅能快速評估招募可行性，還能模擬不同招募策略對試驗進度的影響。
解決什麼問題
臨床試驗常因招募不足或設計不當導致延誤與成本上升。Phesi 以資料驅動的預測模型，提供精準的招募預估與設計建議，協助研究團隊提前調整招募策略，降低風險並提升試驗效率。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話Phesi 以資料為核心，讓臨床試驗更具前瞻性與效率。
主要功能
- 數位病患檔案建立
- 數位雙胞胎模擬
- 招募進度預測
- 設計最佳化建議
- 全球資料整合
如何使用 Phesi
- 藥企或臨床試驗中心洽詢 Phesi 導入。
- 匯聚全球試驗資料建數位病患檔案與數位雙胞胎。
- 用機器學習預測招募進度。
- 模擬不同招募策略對進度的影響。
- 優化試驗設計降低延誤與成本。
- 評估招募可行性。
- 依官方方案洽詢導入。
適用場景
- 早期招募策略規劃
- 進度調整與風險管理
- 設計優化與成本控制
Phesi 的優點與缺點
優點
- 精準預測降低風險
- 節省招募時間
- 提升試驗成功率
缺點
- 需大量資料輸入
- 依賴資料品質
Phesi 常見問題
Phesi 需要哪些資料才能使用？
Phesi 需要臨床試驗的歷史資料、病患特徵、招募進度與結果等資訊，並且資料需符合標準化格式以利模型訓練與預測。
Phesi 能否應用於所有臨床試驗階段？
Phesi 主要針對 II、III 階段的招募與設計，但也可應用於早期研究以預測招募可行性與優化設計。
Phesi 的預測準確度如何？
Phesi 透過機器學習與全球資料庫訓練，預測準確度已達 80% 以上，實際表現會因資料量與質量而有所差異。
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