תעשיית הפארמה

במחקר בשלבים מוקדמים, אלגוריתמי גילוי סיבתי עוזרים לזהות אילו מסלולים מולקולריים באמת מניעים יעילות נגד מטרה, מאיצים בחירת תרכובות מובילות. עיצוב ניסויים קליניים נהנה משיטות אדפטיביות שמתאימות גדלי מדגם וגיוס בהתבסס על נתונים מצטברים, מפחיתים משך מחקר כולל תוך שמירה על עוצמה סטטיסטית. ניתוח תת-קבוצות ו-[הערכת אפקטי טיפול הטרוגניים](/research#heterogeneous-treatment-effects) מזהים אוכלוסיות מטופלים הסבירות ביותר להפיק תועלת, קריטי למיצוב רפואה מותאמת אישית ותביעות תווית לאחר שיווק. תוכניות ראיות מהעולם האמיתי ממנפות הסקה סיבתית על נתוני בריאות תצפיתיים כדי לעקוב אחר תוצאות ארוכות טווח ולזהות אירועים שליליים נדירים, יוצרות פרופילי בטיחות מקיפים מבלי להמתין שנים למחקרי אפידמיולוגיה מסורתיים.

חברות פארמה המשתמשות בפלטפורמה שלנו יכולות להפחית משמעותית לוחות זמנים של פיתוח ולהוריד עלויות ניסויים באמצעות עיצובים אדפטיביים, מגיעות לשוק עם ראיות חזקות יותר התומכות בתביעות יעילות. אינטראקציות רגולטוריות חלקות יותר מכיוון שניתוחים סיבתיים עומדים בבדיקה של FDA. לצוותים מסחריים יש ראיות תת-קבוצות קפדניות מדעית לאסטרטגיות go-to-market ממוקדות. יכולות ראיות מהעולם האמיתי תומכות בהרחבת תווית ומגנות מפני אתגרי יעילות עם ראיות שעברו ביקורת עמיתים.

אנו מספקים פתרונות המשתלבים בצורה חלקה עם תוכנות ניסויים קליניים, מערכות EHR וזרימות עבודה של הגשות רגולטוריות.