Клинични изпитвания
Проектирането и анализът на клинични изпитвания изискват най-високи стандарти на статистическа строгост и каузален извод. Нашата платформа въвежда съвременни иконометрични методи и методи за машинно обучение, за да ускори разработването на лекарства, като същевременно поддържа регулаторната цялост, която изпитванията изискват.
ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.
Специализираме се в адаптивни дизайни на изпитвания, които използват натрупани данни за ефективно коригиране на размерите на извадките, стратегиите за дозиране и критериите за включване на пациенти по време на изпитването, намалявайки общата продължителност и разходи. Анализът на подгрупи, използващ [методи на каузална гора](/research#heterogeneous-treatment-effects), разкрива популации от пациенти, които най-вероятно ще се възползват от лечението, позволявайки подходи за прецизна медицина. [Оценката на хетерогенни ефекти от лечение](/research#debiased-ml-cate) идентифицира не само средната ефикасност, но и кои характеристики на пациентите предсказват реакция, критично за генериране на доказателства от реалния свят след пускане на пазара. Обработваме липсващи данни чрез стратегии за множествено импутиране, основани на каузална теория, а не просто статистическо удобство.
Фармацевтичните компании, използващи нашата платформа, могат значително да намалят сроковете на изпитванията, като същевременно подобряват резултатите за пациентите чрез адаптивни стратегии за дозиране и включване. Регулаторните подавания се възползват от прозрачен, научно строг анализ на ефектите от лечение в подгрупите. Програмите за постмаркетингово наблюдение и доказателства от реалния свят се мащабират чрез автоматично откриване кои популации от пациенти изпитват най-голяма полза от лечението.
Нашите решения се интегрират със системи за клинични данни и поддържат одитни пътеки и документация, напълно съвместими с FDA.
Нашатаметодология
Синтез на данни
Интегрираме вашите съществуващи източници на данни, за да изградим изчерпателна аналитична основа.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте да започнете?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
