Clinical Trials

ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ডিজাইন এবং বিশ্লেষণের জন্য সর্বোচ্চ মানের পরিসংখ্যিক কঠোরতা এবং কার্যকারণ অনুমান প্রয়োজন। আমাদের প্ল্যাটফর্ম ওষুধের বিকাশ ত্বরান্বিত করতে আধুনিক ইকোনোমেট্রিক এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি নিয়ে আসে এবং ট্রায়ালের জন্য প্রয়োজনীয় রেগুলেটরি অখণ্ডতা বজায় রাখে।

আমরা জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্যCausal Machine Learningপ্রয়োগ করি।

আমরা অ্যাডাপ্টিভ ট্রায়াল ডিজাইনে বিশেষজ্ঞ যা ট্রায়ালের মাঝামাঝি সময়ে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে নমুনা আকার, ডোজিং কৌশল এবং রোগী ভর্তির মানদণ্ড কার্যকরভাবে সমন্বয় করে, যা মোট সময়কাল এবং খরচ কমায়। [ক্যাজুয়াল ফরেস্ট পদ্ধতি](/research#heterogeneous-treatment-effects) ব্যবহার করে সাবগ্রুপ বিশ্লেষণ প্রকাশ করে কোন রোগী গোষ্ঠীগুলো চিকিৎসার মাধ্যমে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হতে পারে, যা প্রিসিশন মেডিসিন পদ্ধতির সুযোগ করে দেয়। [হেটেরোজেনিয়াস ট্রিটমেন্ট ইফেক্ট এস্টিমেশন](/research#debiased-ml-cate) কেবল গড় কার্যকারিতাই নয় বরং রোগীর কোন বৈশিষ্ট্যগুলো সাড়ার পূর্বাভাস দেয় তা চিহ্নিত করে, যা বাজারজাতকরণ পরবর্তী রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এভিডেন্স তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। আমরা কেবল পরিসংখ্যিক সুবিধার জন্য নয়, বরং কার্যকারণ তত্ত্বের ওপর ভিত্তি করে মাল্টিপল ইম্পুটেশন কৌশলের মাধ্যমে অনুপস্থিত ডেটা পরিচালনা করি।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলো অ্যাডাপ্টিভ ডোজিং এবং এনরোলমেন্ট কৌশলের মাধ্যমে ট্রায়ালের সময়সীমা উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে এবং রোগীর ফলাফলের উন্নতি করতে পারে। রেগুলেটরি সাবমিশনগুলো সাবগ্রুপ জুড়ে চিকিৎসা প্রভাবের স্বচ্ছ এবং বৈজ্ঞানিকভাবে কঠোর বিশ্লেষণ থেকে উপকৃত হয়। পোস্ট-মার্কেট সার্ভেইল্যান্স এবং রিয়েল-ওয়ার্ল্ড এভিডেন্স প্রোগ্রামগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিহ্নিত করে কোন রোগী গোষ্ঠীগুলো চিকিৎসার মাধ্যমে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হচ্ছে।

আমাদের সমাধানগুলো ক্লিনিক্যাল ডেটা সিস্টেমের সাথে একীভূত হয় এবং সম্পূর্ণ FDA-সম্মত অডিট ট্রেইল এবং নথিপত্র বজায় রাখে।