Klinische Studien
Das Design und die Analyse klinischer Studien erfordern höchste Standards statistischer Qualität und kausaler Inferenz. Unsere Plattform bringt moderne ökonometrische und Machine-Learning-Methoden ein, um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die regulatorische Integrität zu wahren, die Studien erfordern.
Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.
Wir sind spezialisiert auf adaptive Studiendesigns, die akkumulierende Daten nutzen, um Stichprobengrößen, Dosierungsstrategien und Patienteneinschlusskriterien während der Studie effizient anzupassen, wodurch Gesamtdauer und Kosten reduziert werden. Subgruppenanalysen mit [Causal-Forest-Methoden](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifizieren Patientenpopulationen, die am wahrscheinlichsten von der Behandlung profitieren, und ermöglichen Präzisionsmedizin-Ansätze. [Heterogene Treatment-Effekt-Schätzung](/research#debiased-ml-cate) identifiziert nicht nur die durchschnittliche Wirksamkeit, sondern welche Patientenmerkmale die Reaktion vorhersagen - entscheidend für die Generierung von Real-World-Evidence nach der Markteinführung. Wir behandeln fehlende Daten durch Multiple-Imputation-Strategien, die auf kausaler Theorie basieren, nicht nur auf statistischer Bequemlichkeit.
Pharmaunternehmen, die unsere Plattform nutzen, können die Studienzeiten erheblich verkürzen und gleichzeitig die Patientenergebnisse durch adaptive Dosierung und Einschlussstrategien verbessern. Regulatorische Einreichungen profitieren von transparenten, wissenschaftlich fundierten Analysen der Treatment-Effekte über Subgruppen. Post-Market-Surveillance- und Real-World-Evidence-Programme skalieren durch automatische Erkennung der Patientenpopulationen, die den größten Nutzen aus der Behandlung ziehen.
Unsere Lösungen integrieren sich in klinische Datensysteme und pflegen vollständige FDA-konforme Audit-Trails und Dokumentation.
UnsereMethodik
Datensynthese
Wir integrieren Ihre vorhandenen Datenquellen, um eine umfassende analytische Grundlage zu schaffen.
Kausalanalyse
Mit Double Machine Learning identifizieren wir echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Strategische Simulation
Wir modellieren verschiedene Szenarien, um die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen vorherzusagen.
Operative Skalierung
Wir implementieren produktionsreife Modelle, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
Bereit zum Durchstarten?
Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.
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“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
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