Assajos Clínics
El disseny i anàlisi d'assajos clínics exigeix els més alts estàndards de rigor estadístic i inferència causal. La nostra plataforma aporta mètodes moderns d'econometria i aprenentatge automàtic per accelerar el desenvolupament de fàrmacs mantenint la integritat reguladora que els assajos requereixen.
ApliquemAprenentatge Automàtic Causalper resoldre reptes empresarials complexos.
Ens especialitzem en dissenys d'assajos adaptatius que utilitzen dades acumulades per ajustar eficientment les mides de mostra, les estratègies de dosificació i els criteris de reclutament de pacients a meitat de l'assaig, reduint la durada total i el cost. L'anàlisi de subgrups utilitzant [mètodes de boscos causals](/research#heterogeneous-treatment-effects) revela les poblacions de pacients amb major probabilitat de beneficiar-se del tractament, permetent enfocaments de medicina de precisió. [L'estimació d'efectes de tractament heterogenis](/research#debiased-ml-cate) identifica no només l'eficàcia mitjana sinó quines característiques del pacient prediuen la resposta, cosa crítica per a la generació d'evidència del món real post-comercialització. Gestionem dades faltants a través d'estratègies d'imputació múltiple fonamentades en teoria causal, no només en conveniència estadística.
Les empreses farmacèutiques que aprofiten la nostra plataforma poden reduir substancialment els terminis dels assajos i disminuir els costos a través de dissenys adaptatius, arribant al mercat amb evidència més sòlida que recolzi les afirmacions d'eficàcia. Les interaccions reguladores són més fluides perquè les anàlisis causals resisteixen l'escrutini de la FDA. Els equips comercials tenen evidència de subgrups científicament rigorosa per a estratègies de comercialització dirigides. Les capacitats d'evidència del món real donen suport a l'ampliació d'indicacions i defensen contra desafiaments d'eficàcia amb evidència revisada per parells.
Les nostres solucions s'integren amb els sistemes de dades clíniques i mantenen pistes d'auditoria i documentació totalment conformes amb la FDA.
La NostraMetodologia
Síntesi de Dades
Integrem les seves fonts de dades existents per construir una base analítica integral.
Anàlisi Causal
Utilitzant Double Machine Learning per identificar relacions veritables de causa i efecte.
Simulació Estratègica
Modelem diferents escenaris per predir l'impacte de les seves decisions.
Escala Operacional
Despleguem models llestos per a producció que s'integren amb els seus sistemes existents.
Preparat per Començar?
El nostre equip combina recerca d'avantguarda amb implementació pràctica.
Contacta'nsFormació en IA Causal
Domini el marc DoubleML amb els nostres cursos especialitzats.
DoubleML Codi Obert
Explori els nostres paquets de Python i R a GitHub.
“El mestratge és la transició de predir què passa a entendre per què ha de passar.”
Confiança dels Líders de la Indústria
