Farmaceuticky prumysl

Ve výzkumu v rané fázi algoritmy kauzálního objevování pomáhají identifikovat, které molekulární dráhy skutečně pohánějí účinnost proti cíli, čímž urychlují výběr vedoucích sloučenin. Design klinických studií těží z adaptivních metod, které přizpůsobují velikosti vzorku a zařazování na základě akumulovaných dat, čímž snižují celkovou dobu trvání studie při zachování statistické síly. Analýza podskupin a [odhad heterogenních efektů léčby](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifikují populace pacientů s největší pravděpodobností přínosu, což je kritické pro positioning precizní medicíny a postmarketingové indikační nároky. Programy důkazů z reálného světa využívají kauzální inferenci na observačních zdravotních datech ke sledování dlouhodobých výsledků a detekci vzácných nežádoucích příhod, čímž vytvářejí komplexní bezpečnostní profily bez čekání let na tradiční epidemiologické studie.

Farmaceutické společnosti používající naši platformu mohou podstatně zkrátit časové osy vývoje a snížit náklady na studie prostřednictvím adaptivních designů, čímž se dostanou na trh se silnějšími důkazy podporujícími tvrzení o účinnosti. Regulatorní interakce jsou hladší, protože kauzální analýzy obstojí při kontrole FDA. Komerční týmy mají vědecky přísné důkazy o podskupinách pro cílené go-to-market strategie. Schopnosti důkazů z reálného světa podporují rozšíření indikací a obranu proti výzvám účinnosti s peer-reviewed důkazy.

Poskytujeme řešení, která se bezproblémově integrují se softwarem pro klinické studie, EHR systémy a pracovními postupy regulatorních podání.