Industrie pharmaceutique

Dans la recherche précoce, les algorithmes de découverte causale aident à identifier quelles voies moléculaires génèrent réellement l'efficacité contre une cible, accélérant la sélection des composés de référence. La conception des essais cliniques bénéficie de méthodes adaptatives qui ajustent les tailles d'échantillon et l'inscription en fonction des données accumulées, réduisant la durée totale de l'étude tout en maintenant la puissance statistique. L'analyse de sous-groupes et [l'estimation des effets de traitement hétérogènes](/research#heterogeneous-treatment-effects) identifient les populations de patients les plus susceptibles de bénéficier, critique pour le positionnement de la médecine de précision et les revendications d'étiquetage post-commercialisation. Les programmes de preuves du monde réel exploitent l'inférence causale sur les données de santé observationnelles pour suivre les résultats à long terme et détecter les événements indésirables rares, créant des profils de sécurité complets sans attendre des années pour les études d'épidémiologie traditionnelles.

Les entreprises pharmaceutiques utilisant notre plateforme peuvent réduire substantiellement les délais de développement et diminuer les coûts des essais grâce aux conceptions adaptatives, atteignant le marché avec des preuves plus solides soutenant les revendications d'efficacité. Les interactions réglementaires sont plus fluides car les analyses causales résistent à l'examen de la FDA. Les équipes commerciales disposent de preuves de sous-groupes scientifiquement rigoureuses pour des stratégies de mise sur le marché ciblées. Les capacités de preuves du monde réel soutiennent l'expansion de l'étiquette et défendent contre les défis d'efficacité avec des preuves évaluées par des pairs.

Nous fournissons des solutions qui s'intègrent parfaitement aux logiciels d'essais cliniques, aux systèmes EHR et aux workflows de soumission réglementaire.