Indústria Farmacèutica

En la recerca d'etapes primerenques, els algoritmes de descobriment causal ajuden a identificar quines vies moleculars realment impulsen l'eficàcia contra un objectiu, accelerant la selecció de compostos principals. El disseny d'assajos clínics es beneficia de mètodes adaptatius que ajusten les mides de mostra i el reclutament basant-se en dades acumulades, reduint la durada total de l'estudi mentre mantenen el poder estadístic. L'anàlisi de subgrups i [l'estimació d'efectes de tractament heterogenis](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifiquen les poblacions de pacients amb major probabilitat de beneficiar-se, cosa crítica per al posicionament de medicina de precisió i les indicacions d'etiqueta post-comercialització. Els programes d'evidència del món real aprofiten la inferència causal en dades observacionals de salut per rastrejar resultats a llarg termini i detectar esdeveniments adversos rars, creant perfils de seguretat complets sense esperar anys per estudis epidemiològics tradicionals.

Les empreses farmacèutiques que utilitzen la nostra plataforma poden reduir substancialment els terminis de desenvolupament i disminuir els costos d'assajos 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.

Proporcionem solucions que s'integren perfectament amb programari d'assajos clínics, sistemes EHR i fluxos de treball de presentació reguladora.