Φαρμακευτική Βιομηχανία

Στην έρευνα πρώιμου σταδίου, οι αλγόριθμοι αιτιακής ανακάλυψης βοηθούν στον εντοπισμό των μοριακών οδών που οδηγούν πραγματικά στην αποτελεσματικότητα ενάντια σε έναν στόχο, επιταχύνοντας την επιλογή κύριας ένωσης. Ο σχεδιασμός κλινικών δοκιμών επωφελείται από προσαρμοστικές μεθόδους που προσαρμόζουν τα μεγέθη δείγματος και την εγγραφή με βάση συσσωρευμένα δεδομένα, μειώνοντας τη συνολική διάρκεια της μελέτης διατηρώντας παράλληλα τη στατιστική ισχύ. Η ανάλυση υποομάδων και η [εκτίμηση ετερογενών επιδράσεων θεραπείας](/research#heterogeneous-treatment-effects) εντοπίζουν πληθυσμούς ασθενών που είναι πιο πιθανό να επωφεληθούν, κρίσιμο για την τοποθέτηση ιατρικής ακριβείας και τους ισχυρισμούς ετικέτας μετά την κυκλοφορία. Τα προγράμματα αποδεικτικών στοιχείων πραγματικού κόσμου αξιοποιούν την αιτιακή συμπερασματολογία σε παρατηρησιακά δεδομένα υγείας για την παρακολούθηση μακροπρόθεσμων αποτελεσμάτων και τον εντοπισμό σπάνιων ανεπιθύμητων συμβάντων, δημιουργώντας ολοκληρωμένα προφίλ ασφάλειας χωρίς να περιμένουν χρόνια για παραδοσιακές επιδημιολογικές μελέτες.

Οι φαρμακευτικές εταιρείες που χρησιμοποιούν την πλατφόρμα μας μπορούν να μειώσουν ουσιαστικά τα χρονοδιαγράμματα ανάπτυξης και να μειώσουν το κόστος δοκιμών μέσω προσαρμοστικών σχεδιασμών, φτάνοντας στην αγορά με ισχυρότερα αποδεικτικά στοιχεία που υποστηρίζουν ισχυρισμούς αποτελεσματικότητας. Οι κανονιστικές αλληλεπιδράσεις είναι ομαλότερες επειδή οι αιτιακές αναλύσεις αντέχουν στον έλεγχο του FDA. Οι εμπορικές ομάδες διαθέτουν επιστημονικά αυστηρά αποδεικτικά στοιχεία υποομάδων για στοχευμένες στρατηγικές διάθεσης στην αγορά. Οι δυνατότητες αποδεικτικών στοιχείων πραγματικού κόσμου υποστηρίζουν την επέκταση ετικέτας και υπερασπίζονται έναντι προκλήσεων αποτελεσματικότητας με αποδεικτικά στοιχεία αξιολογημένα από ομότιμους.

Παρέχουμε λύσεις που ενσωματώνονται απρόσκοπτα με λογισμικό κλινικών δοκιμών, συστήματα EHR και ροές εργασίας κανονιστικής υποβολής.