Farmaatsiatööstus

Ravimiarenduse ajakavad ja regulatiivne kinnitus on piiratud statistilise ranguse ja kausaalse tõendusega. Meie platvorm kiirendab mõlemat, tuues kaasaegse kausaalse järeldamise otse kliiniliste uuringute disaini, analüüsi ja turustamisjärgse tõendite genereerimisse.

RakendameCausal Machine Learning-utinnovatsiooni juhtimiseks Farmaatsiatööstussektoris.

Varajase faasi uurimistöös aitavad kausaalse avastamise algoritmid tuvastada, millised molekulaarsed rajad tegelikult juhivad efektiivsust sihtmärgi vastu, kiirendades juhendite valikut. Kliiniliste uuringute disain saab kasu adaptiivsetest meetoditest, mis kohandavad valimisuurusi ja värbamist kogunevate andmete põhjal, vähendades uuringu kogukestust, säilitades statistilise võimsuse. Alarühma analüüs ja [heterogeensete raviefektide hindamine](/research#heterogeneous-treatment-effects) tuvastavad patsiendipopulatsioonid, kes tõenäolisemalt kasu saavad, mis on kriitiline täpsusmeditsiini positsioneerimiseks ja turustamisjärgseteks etiketinõueteks. Reaalmaailma tõendite programmid kasutavad kausaalset järeldamist vaatluslikel terviseandmetel pikaajaliste tulemuste jälgimiseks ja haruldaste kõrvalmõjude tuvastamiseks, luues põhjalikud ohutusprofiilid ilma aastate ootamiseta traditsiooniliste epidemioloogiliste uuringute järel.

Farmaatsiaettevõtted, kes kasutavad meie platvormi, saavad oluliselt vähendada arenduse 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.