Xcellerate招募分享与预测

为试验结果来的价值

Xcellerate招募分类与预测采采唯一的历史研研资料和人工智能，借助借助期之后和期间的详细预测预测招募。

我们的分享和预测小组在根据根据定制的模型中间使用我们的历史研招募绩效数码以及开放I期档案递增和扩展研招募研结果，八成队列研研研并分类数码，模型将经过调整以重新评估招募工作和临研。

概况：

患者招募是开采临床研最最不等，有更多方法可以对研进建模.xcellerate招募分类与可以详细详细灵活预测，以轻松地对任何案进。此使用考虑更多个因素，可以为之任何给定因素研行时空，从而更加入切实地反映预预预。

我们的团队可以进建模的一流粒度因素包括针对特定研粒度因素包括特性摘要中心的运动时间，结束日期，招募率，招募率，招募率以及研组组或组组组等组组组组组组确定确定层级组预测确定确定在国家和/或地区级别招募的最小和/或最大数量，以以量对影响。在进行中等语言中，以程中不代表评估，可以及发布风景险制定缓解。

- 所研究中心绩效指标提供了实际绩效与预预对比，并与前几个月进了，以以显示可需要重点关键词。

我们的预测包括临床终点（例如死亡，疾病进展）的ai预测，从而可以更严格地控​​制控制研时尚。

Xcellerate招募分类与预测的优势：

• 灵活：提供详细而灵活的建模建模力，可将销量的影响纳入考虑
• 预测性：项目招募里程骨牌
• 有：血液动动时做出明显的决策
• 高层：根据根据修正方形
• 专题：由了解情况的专家小组使用不足以行方法进行