Essais cliniques
La conception et l'analyse des essais cliniques exigent les plus hauts standards de rigueur statistique et d'inference causale. Notre plateforme apporte des methodes modernes d'econometrie et de machine learning pour accelerer le developpement de medicaments tout en maintenant l'integrite reglementaire que les essais exigent.
Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.
Nous nous specialisons dans les conceptions d'essais adaptatifs qui utilisent les donnees accumulees pour ajuster efficacement les tailles d'echantillon, les strategies de dosage et les criteres d'inscription des patients en cours d'essai, reduisant la duree totale et le cout. L'analyse de sous-groupes utilisant des [methodes de foret causale](/research#heterogeneous-treatment-effects) revele les populations de patients les plus susceptibles de beneficier du traitement, permettant des approches de medecine de precision. [L'estimation des effets de traitement heterogenes](/research#debiased-ml-cate) identifie non seulement l'efficacite moyenne mais quelles caracteristiques des patients predisent la reponse, critique pour la generation de preuves du monde reel post-commercialisation. Nous gerons les donnees manquantes grace a des strategies d'imputation multiple ancrees dans la theorie causale, pas seulement la commodite statistique.
Les entreprises pharmaceutiques exploitant notre plateforme peuvent reduire substantiellement les delais des essais tout en ameliorant les resultats des patients grace a des strategies de dosage et d'inscription adaptatives. Les soumissions reglementaires beneficient d'une analyse transparente et scientifiquement rigoureuse des effets de traitement a travers les sous-groupes. Les programmes de surveillance post-commercialisation et de preuves du monde reel evoluent en detectant automatiquement quelles populations de patients beneficient le plus du traitement.
Nos solutions s'integrent aux systemes de donnees cliniques et maintiennent des pistes d'audit et une documentation entierement conformes a la FDA.
NotreMethodologie
Synthese des donnees
Nous integrons vos sources de donnees existantes pour construire une base analytique complete.
Analyse causale
Utilisation du Double Machine Learning pour identifier les veritables relations de cause a effet.
Simulation strategique
Modelisez differents scenarios pour predire l'impact de vos decisions.
Echelle operationnelle
Deployez des modeles prets pour la production qui s'integrent a vos systemes existants.
Pret a commencer ?
Notre equipe combine recherche de pointe et mise en oeuvre pratique.
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“La maitrise est la transition de la prediction de ce qui se passe a la comprehension de pourquoi cela doit se produire.”
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