Ensayos clínicos
El diseño y análisis de ensayos clínicos exige los más altos estándares de rigor estadístico e inferencia causal. Nuestra plataforma aporta métodos modernos de econometría y aprendizaje automático para acelerar el desarrollo de fármacos manteniendo la integridad regulatoria que los ensayos requieren.
AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafíos empresariales complejos.
Nos especializamos en diseños de ensayos adaptativos que utilizan datos acumulados para ajustar eficientemente los tamaños de muestra, las estrategias de dosificación y los criterios de reclutamiento de pacientes a mitad del ensayo, reduciendo la duración total y el coste. El análisis de subgrupos utilizando [métodos de bosques causales](/research#heterogeneous-treatment-effects) revela las poblaciones de pacientes con mayor probabilidad de beneficiarse del tratamiento, permitiendo enfoques de medicina de precisión. [La estimación de efectos de tratamiento heterogéneos](/research#debiased-ml-cate) identifica no solo la eficacia promedio sino qué características del paciente predicen la respuesta, algo crítico para la generación de evidencia del mundo real post-comercialización. Gestionamos datos faltantes a través de estrategias de imputación múltiple fundamentadas en teoría causal, no solo en conveniencia estadística.
Las empresas farmacéuticas que aprovechan nuestra plataforma pueden reducir sustancialmente los plazos de los ensayos y disminuir los costes a través de diseños adaptativos, llegando al mercado con evidencia más sólida que respalde las afirmaciones de eficacia. Las interacciones regulatorias son más fluidas porque los análisis causales resisten el escrutinio de la FDA. Los equipos comerciales tienen evidencia de subgrupos científicamente rigurosa para estrategias de comercialización dirigidas. Las capacidades de evidencia del mundo real apoyan la ampliación de indicaciones y defienden contra desafíos de eficacia con evidencia revisada por pares.
Nuestras soluciones se integran con los sistemas de datos clínicos y mantienen pistas de auditoría y documentación totalmente compatibles con la FDA.
Nuestrametodología
Síntesis de datos
Integramos sus fuentes de datos existentes para construir una base analítica integral.
Análisis causal
Utilizando Double Machine Learning para identificar relaciones verdaderas de causa y efecto.
Simulación estratégica
Modelamos diferentes escenarios para predecir el impacto de sus decisiones.
Escala operacional
Desplegamos modelos listos para producción que se integran con sus sistemas existentes.
¿Preparado para empezar?
Nuestro equipo combina investigación de vanguardia con implementación práctica.
ContactanosCapacitación en IA Causal
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DoubleML Open Source
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“La maestría es la transición de predecir lo que sucede a comprender por qué debe suceder.”
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