Kliinilised uuringud
Kliiniliste uuringute disain ja analüüs nõuavad kõrgeimaid statistilise ranguse ja kausaalse järeldamise standardeid. Meie platvorm toob kaasaegsed ökonomeetrilised ja masinõppemeetodid ravimiarenduse kiirendamiseks, säilitades regulatiivse terviklikkuse, mida uuringud nõuavad.
RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.
Spetsialiseerume adaptiivsetele uuringudisainidele, mis kasutavad kogunevaid andmeid valimisuuruste, annustamisstrateegiate ja patsientide värbamiskriteeriumide tõhusaks kohandamiseks uuringu kestel, vähendades kogukestust ja -kulu. Alarühma analüüs [kausaalse metsa meetodeid](/research#heterogeneous-treatment-effects) kasutades paljastab patsiendipopulatsioonid, kes tõenäolisemalt ravimist kasu saavad, võimaldades täpsusmeditsiini lähenemisi. [Heterogeensete raviefektide hindamine](/research#debiased-ml-cate) tuvastab mitte ainult keskmist efektiivsust, vaid ka seda, millised patsiendi omadused ennustavad reageeringut, mis on kriitiline turustamisjärgse reaalmaailma tõendite genereerimiseks. Käsitseme puuduvaid andmeid mitmekordse imputatsiooni strateegiatega, mis põhinevad kausaalsel teoorial, mitte ainult statistilisel mugavusel.
Farmaatsiaettevõtted, kes kasutavad meie platvormi, saavad oluliselt vähendada uuringute ajakavu ja langetada uuringukulusid adaptiivsete disainide kaudu, jõudes turule tugevama tõendusega, mis toetab efektiivsusnõudeid. Regulatiivsed suhtlused on sujuvamad, sest kausaalsed analüüsid peavad vastu FDA kontrollile. Kommertsiaalmeeskonnad omavad teaduslikult rangeid alarühma tõendeid sihitud turuleviimise strateegiate jaoks. Reaalmaailma tõendite võimekused toetavad etiketilaiendust ja kaitsevad efektiivsusväljakutsete eest eelretsenseeritud tõendustega.
Pakume lahendusi, mis integreeruvad sujuvalt kliiniliste uuringute tarkvaraga, EHR-süsteemidega ja regulatiivsete esituste töövoogudega.
Meiemetoodika
Andmete süntees
Integreerime teie olemasolevad andmeallikad põhjaliku analüütilise aluse loomiseks.
Kausaalne analüüs
Double Machine Learning-i kasutamine tõeliste põhjus-tagajärg seoste tuvastamiseks.
Strateegiline simulatsioon
Modelleerime erinevaid stsenaariume teie otsuste mõju ennustamiseks.
Operatiivne mastaap
Juurutame tootmisvalmis mudeleid, mis integreeruvad teie olemasolevatesse süsteemidesse.
Valmis alustama?
Meie meeskond ühendab tipptasemel uurimistöö praktilise rakendamisega.
Võta meiega ühendustCausal AI koolitus
Omandage DoubleML-i raamistik meie ekspertide juhitud kursustel.
DoubleML avatud lähtekood
Tutvu meie Pythoni ja R-i pakettidega GitHubis.
“Meisterlikkus on üleminek ennustamisest, mis juhtub, mõistmiseni, miks see peab juhtuma.”
Tunnustatud tööstusliidrite poolt
