Kliiniset tutkimukset

Kliiniset tutkimusten suunnittelu ja analyysi vaativat korkeimpia tilastollisen täsmällisyyden ja kausaalisen päättelyn standardeja. Alustamme tuo modernit ekonometriset ja koneoppimismenetelmät lääkekehityksen nopeuttamiseen säilyttäen sääntelyllisen eheyden, jota tutkimukset vaativat.

Sovellimmekausaalista koneoppimistamonimutkaisten liiketoimintahaasteiden ratkaisemiseen.

Erikoistuimme adaptiivisiin tutkimussuunnitelmiin, jotka käyttävät kertyviä tietoja tehokkaasti mukauttaakseen otoskokoja, annostusstrategioita ja potilaiden rekrytointikriteerejä tutkimuksen aikana, vähentäen kokonaiskestoa ja kustannuksia. Alaryhmäanalyysi [kausaalimetsämenetelmillä](/research#heterogeneous-treatment-effects) paljastaa potilaspopulaatiot, jotka todennäköisimmin hyötyvät hoidosta, mahdollistaen tarkkuuslääketieteen lähestymistavat. [Heterogeenisten hoitovaikutusten arviointi](/research#debiased-ml-cate) tunnistaa paitsi keskimääräisen tehon myös mitkä potilasominaisuudet ennustavat vastetta, mikä on kriittistä markkinoinnin jälkeiselle todellisen maailman näytön tuottamiselle. Käsittelemme puuttuvaa dataa useilla imputaatiostrategioilla, jotka perustuvat kausaaliteoriaan, ei vain tilastolliseen mukavuuteen.

Alustaamme hyödyntävät lääkeyritykset voivat merkittävästi lyhentää tutkimusten aikatauluja parantaen potilastuloksia adaptiivisilla annostus- ja rekrytointistrategioilla. Sääntelyhakemukset hyötyvät läpinäkyvästä, tieteellisesti täsmällisestä hoitovaikutusten analyysista alaryhmissä. Markkinoinnin jälkeiset seuranta- ja todellisen maailman näyttöohjelmat skaalautuvat automaattisesti havaitsemaan mitkä potilaspopulaatiot kokevat suurimman hyödyn hoidosta.

Ratkaisumme integroituvat kliinisiin tietojärjestelmiin ja ylläpitävät täysin FDA-yhteensopivia auditointijälkiä ja dokumentaatiota.