Pharmaindustrie
Die Zeitrahmen der Arzneimittelentwicklung und die regulatorische Zulassung werden durch statistische Qualität und kausale Evidenz bestimmt. Unsere Plattform beschleunigt beides, indem sie moderne kausale Inferenz direkt in das Design, die Analyse und die Generierung von Post-Market-Evidenz klinischer Studien einbringt.
Wir nutzenKausales Machine Learningum Innovation im Pharmaindustrievoranzutreiben.
In der frühen Forschungsphase helfen kausale Entdeckungsalgorithmen dabei, zu identifizieren, welche molekularen Pfade tatsächlich die Wirksamkeit gegen ein Ziel antreiben, und beschleunigen so die Auswahl von Leitverbindungen. Das Design klinischer Studien profitiert von adaptiven Methoden, die Stichprobengrößen und Einschluss basierend auf akkumulierten Daten anpassen, wodurch die Gesamtstudiendauer reduziert und gleichzeitig die statistische Power erhalten bleibt. Subgruppenanalyse und [heterogene Treatment-Effekt-Schätzung](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifizieren Patientenpopulationen, die am wahrscheinlichsten profitieren - entscheidend für die Positionierung in der Präzisionsmedizin und Post-Market-Label-Claims. Real-World-Evidence-Programme nutzen kausale Inferenz auf Beobachtungs-Gesundheitsdaten, um langfristige Ergebnisse zu verfolgen und seltene Nebenwirkungen zu erkennen, wodurch umfassende Sicherheitsprofile erstellt werden, ohne Jahre auf traditionelle Epidemiologiestudien warten zu müssen.
Pharmaunternehmen, die unsere Plattform nutzen, können Entwicklungszeiträume erheblich verkürzen und Studienkosten durch adaptive Designs senken, wobei sie mit stärkerer Evidenz zur Unterstützung von Wirksamkeitsansprüchen auf den Markt kommen. Regulatorische Interaktionen verlaufen reibungsloser, da kausale Analysen der FDA-Prüfung standhalten. Kommerzielle Teams haben wissenschaftlich fundierte Subgruppen-Evidenz für gezielte Go-to-Market-Strategien. Real-World-Evidence-Fähigkeiten unterstützen Label-Erweiterungen und verteidigen gegen Wirksamkeitsanfechtungen mit peer-reviewed Evidenz.
Wir bieten Lösungen, die sich nahtlos in klinische Studiensoftware, EHR-Systeme und Workflows für regulatorische Einreichungen integrieren.
UnsereMethodik
Branchenanalyse
Tiefes Verständnis der einzigartigen Herausforderungen und Chancen Ihrer Branche.
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 für Kausale Wirkung?
Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.
Kontaktieren Sie unsKausale KI Schulung
Meistern Sie das DoubleML-Framework mit unseren Expertenkursen.
DoubleML Open Source
Entdecken Sie unsere Python- und R-Pakete auf GitHub.
“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
Das Vertrauen führender Unternehmen
