Essais cliniques
La conception et l'analyse des essais cliniques exigent les plus hauts standards de rigueur statistique et d'inférence causale. Notre plateforme apporte des méthodes modernes d'économétrie et de machine learning pour accélérer le développement de médicaments tout en maintenant l'intégrité réglementaire que les essais exigent.
Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.
Nous nous spécialisons dans les conceptions d'essais adaptatifs qui utilisent les données accumulées pour ajuster efficacement les tailles d'échantillon, les stratégies de dosage et les critères d'inscription des patients en cours d'essai, réduisant la durée totale et le coût. L'analyse de sous-groupes utilisant des [méthodes de forêt causale](/research#heterogeneous-treatment-effects) révèle les populations de patients les plus susceptibles de bénéficier du traitement, permettant des approches de médecine de précision. [L'estimation des effets de traitement hétérogènes](/research#debiased-ml-cate) identifie non seulement l'efficacité moyenne mais quelles caractéristiques des patients prédisent la réponse, critique pour la génération de preuves du monde réel post-commercialisation. Nous gérons les données manquantes grâce à des stratégies d'imputation multiple ancrées dans la théorie causale, pas seulement la commodité statistique.
Les entreprises pharmaceutiques exploitant notre plateforme peuvent réduire substantiellement les délais des essais tout en améliorant les résultats des patients grâce à des stratégies de dosage et d'inscription adaptatives. Les soumissions réglementaires bénéficient d'une analyse transparente et scientifiquement rigoureuse des effets de traitement à travers les sous-groupes. Les programmes de surveillance post-commercialisation et de preuves du monde réel évoluent en détectant automatiquement quelles populations de patients bénéficient le plus du traitement.
Nous fournissons des solutions qui s'intègrent parfaitement aux logiciels d'essais cliniques, aux systèmes EHR et aux workflows de soumission réglementaire.
NotreMéthodologie
Synthèse des données
Nous intégrons vos sources de données existantes pour construire une base analytique complète.
Analyse causale
Utilisation du Double Machine Learning pour identifier les véritables relations de cause à effet.
Simulation stratégique
Modélisez différents scénarios pour prédire l'impact de vos décisions.
Échelle opérationnelle
Déployez des modèles prêts pour la production qui s'intègrent à vos systèmes existants.
“La maîtrise est la transition de la prédiction de ce qui se passe à la compréhension de pourquoi cela doit se produire.”
La confiance des leaders de l'industrie
