Clinical Trials

የክሊኒካዊ ሙከራዎች ዲዛይን እና ትንተና ከፍተኛ ደረጃ ያለው ሳይንሳዊ ጥንካሬ እና ምክንያታዊ ድምዳሜ ይጠይቃል። የእኛ ፕላቲፎርም የሙከራዎችን የህግ እና የሳይንስ ጥራት በመጠበቅ የመድኃኒት ልማትን ለማፋጠን ዘመናዊ ኢኮኖሜትሪክ እና ማሽን መማሪያ ዘዴዎችን ያመጣ።

እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningን እንጠቀማለን።

በመጀመሪያ ደረጃ ምርምር ላይ የምክንያታዊ ግኝት አልጎሪዝሞች የትኞቹ ሞለኪውላዊ መንገዶች ውጤታማ እንደሆኑ ለመለየት ይረዳሉ፣ ይህም ተስፋ ሰጪ መድኃኒቶችን የመምረጥ ሂደትን ያፋጥናል። የክሊኒካዊ ሙከራ ዲዛይን በሂደቱ በሚገኙ ዳታዎች ላይ በመመስረት የናሙና መጠንን፣ የዶዝ ስልቶችን እና የደንበኞችን ምዝገባ መስፈርቶች በብቃት ለማስተካከል በሚረዱ አዳፕቲቭ የሙከራ ዲዛይኖች ላይ ልዩ ትኩረት እንሰጣለን። ይህም አጠቃላይ የሙከራ ጊዜን እና ወጪን ይቀንሳል። [የCausal Forest ዘዴዎችን](/research#heterogeneous-treatment-effects) በመጠቀም የሚደረግ የንዑስ ቡድን ትንተና ከህክምናው የበለጠ ሊጠቀሙ የሚችሉ ታካሚዎችን በመለየት ለትክክለኛ ህክምና (precision medicine) አቀራረቦች መንገድ ይከፍታል። [ተለዋዋጭ የህክምና ውጤት ግምት](/research#debiased-ml-cate) አማካይ ውጤታማነትን ብቻ ሳይሆን የታካሚዎች ባህሪ ለምላሹ ያለውን አስተዋፅኦ ይለያል፣ ይህም መድኃኒቱ ገበያ ላይ ከዋለ በኋላ ለሚደረጉ ጥናቶች ወሳኝ ነው። የጎደሉ ዳታዎችን በስታቲስቲክስ አመቺነት ብቻ ሳይሆን በምክንያታዊ ቲዎሪ ላይ በተመሰረቱ ስልቶች እናስተካክላለን።

የእኛን ፕላቲፎርም የሚጠቀሙ የፋርማሲዩቲካል ኩባንያዎች በአዳፕቲቭ ስልቶች አማካኝነት የሙከራ ጊዜያቸውን በከፍተኛ ሁኔታ በመቀነስ የታካሚዎችን ውጤት ማሻሻል ይችላሉ። የህግ ተገዢነት ሰነዶች በንዑስ ቡድኖች መካከል ባለው ግልጽ እና ሳይንሳዊ በሆነ የህክምና ውጤት ትንተና ተጠቃሚ ይሆናሉ። ከሽያጭ በኋላ የሚደረጉ የክትትል ፕሮግራሞች ከፍተኛ ጥቅም የሚያገኙ የታካሚ ቡድኖችን በራስ-ሰር በመለየት ይስፋፋሉ።

የእኛ መፍትሄዎች ከክሊኒካዊ ዳታ ስርዓቶች ጋር ይዋሃዳሉ እና ሙሉ በሙሉ በFDA ህጎች መሰረት የሚረጋገጡ ሰነዶችን ይይዛሉ።