Фармацевтична индустрия

В ранните етапи на изследването алгоритмите за каузално откриване помагат да се идентифицира кои молекулярни пътища действително движат ефикасността срещу цел, ускорявайки избора на водещи съединения. Дизайнът на клинични изпитвания се възползва от адаптивни методи, които коригират размерите на извадката и включването въз основа на натрупани данни, намалявайки общата продължителност на проучването, като същевременно поддържат статистическа мощ. Анализът на подгрупи и [оценката на хетерогенни ефекти от лечение](/research#heterogeneous-treatment-effects) идентифицират популации от пациенти, които най-вероятно ще се възползват, критично за позициониране на прецизна медицина и претенции за етикети след пускане на пазара. Програмите за доказателства от реалния свят използват каузален извод върху наблюдателни здравни данни, за да проследяват дългосрочни резултати и да откриват редки нежелани събития, създавайки изчерпателни профили на безопасност, без да чакат години за традиционни епидемиологични проучвания.

Фармацевтичните компании, използващи нашата платформа, могат значително да намалят сроковете за разработване и да понижат разходите за изпитвания чрез адаптивни дизайни, достигайки до пазара с по-силни доказателства в подкрепа на претенциите за ефикасност. Регулаторните взаимодействия са по-гладки, защото каузалните анализи издържат на проверката на FDA. Търговските екипи разполагат с научно строги доказателства за подгрупи за таргетирани стратегии за излизане на пазара. Възможностите за доказателства от реалния свят подкрепят разширяването на етикетите и защитават срещу предизвикателства за ефикасност с рецензирани доказателства.

Предоставяме решения, които безпроблемно се интегрират със софтуер за клинични изпитвания, EHR системи и работни процеси за регулаторни подавания.