ניסויים קליניים

אנו מתמחים בעיצובי ניסויים אדפטיביים שמשתמשים בנתונים מצטברים כדי להתאים ביעילות גדלי מדגם, אסטרטגיות מינון וקריטריוני גיוס מטופלים באמצע הניסוי, מפחיתים משך וועלות כוללים. ניתוח תת-קבוצות באמצעות [שיטות יער סיבתי](/research#heterogeneous-treatment-effects) חושף אוכלוסיות מטופלים הסבירות ביותר להפיק תועלת מטיפול, מאפשר גישות רפואה מותאמת אישית. [הערכת אפקטי טיפול הטרוגניים](/research#debiased-ml-cate) מזהה לא רק יעילות ממוצעת אלא אילו מאפייני מטופלים מנבאים תגובה, קריטי ליצירת ראיות מהעולם האמיתי לאחר שיווק. אנו מטפלים בנתונים חסרים באמצעות אסטרטגיות השלמה מרובות המעוגנות בתיאוריה סיבתית, לא רק נוחות סטטיסטית.

חברות פארמה הממנפות את הפלטפורמה שלנו יכולות להפחית משמעותית לוחות זמנים של ניסויים תוך שיפור תוצאות מטופלים באמצעות מינון וגיוס אדפטיביים. הגשות רגולטוריות נהנות מניתוח שקוף וקפדני מדעית של אפקטי טיפול בין תת-קבוצות. תוכניות מעקב לאחר שיווק וראיות מהעולם האמיתי מתרחבות על ידי זיהוי אוטומטי של אילו אוכלוסיות מטופלים חוות את התועלת הגדולה ביותר מטיפול.

הפתרונות שלנו משתלבים עם מערכות נתונים קליניים ומתחזקים שבילי ביקורת ותיעוד תואמי FDA מלאים.