Rul
Anvendelsesomrade

Kliniske Forsog

Design og analyse af kliniske forsog kraever de hojeste standarder for statistisk stringens og kausal inferens. Vores platform bringer moderne okonometriske og machine learning metoder til at accelerere laegemiddeludvikling samtidig med at den regulatoriske integritet som forsog kraever opretholdes.

Vi anvenderCausal Machine Learningtil at lose komplekse forretningsudfordringer.

Vi specialiserer os i adaptive forsoegsdesigns der bruger akkumulerende data til effektivt at justere storrelesestorrelser, doseringsstrategier og patientindskrivningskriterier midt i forsoget, hvilket reducerer samlet varighed og omkostninger. Undergruppeanalyse ved hjaelp af [kausale skovmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) afslorer patientpopulationer med storst sandsynlighed for at drage fordel af behandling, hvilket muliggor praecisionsmedicinske tilgange. [Heterogen behandlingseffektestimering](/research#debiased-ml-cate) identificerer ikke kun gennemsnitlig effektivitet men hvilke patientkarakteristika der forudsiger respons, kritisk for post-marketing real-world evidensgenerering. Vi handterer manglende data gennem multiple imputationsstrategier forankret i kausal teori, ikke blot statistisk bekvemmelighed.

Farmaceutiske virksomheder der udnytter vores platform kan vasentligt reducere forsogstidslinjer mens patientresultater forbedres gennem adaptive doserings- og indskrivningsstrategier. Regulatoriske indsendelser drager fordel af gennemsigtig, videnskabeligt stringent analyse af behandlingseffekter pa tvaers af undergrupper. Post-market overvaellings- og real-world evidensprogrammer skalerer ved automatisk at detektere hvilke patientpopulationer der oplever storst fordel fra behandling.

Vores losninger integreres med kliniske datasystemer og opretholder fuldt FDA-kompatible revisionsspor og dokumentation.

VoresMetodologi

01

Datasyntese

Vi integrerer dine eksisterende datakilder for at opbygge et omfattende analytisk fundament.

02

Kausal Analyse

Brug af Double Machine Learning til at identificere sande arsag-virkning relationer.

03

Strategisk Simulation

Modeller forskellige scenarier for at forudsige effekten af dine beslutninger.

04

Operationel Skala

Implementer produktionsklare modeller der integreres med dine eksisterende systemer.

Mestring er overgangen fra at forudsige hvad der sker til at forsta hvorfor det ma ske.

Betroet af Brancheledere



Videnskaben om Kausalitet og AIEconomic AI™

Boston – Hong Kong – Hamborg – Munchen

© 2026 Economic AI™. Alle rettigheder forbeholdes.KolofonPrivatlivspolitikOm os