क्लिनिकल ट्रायल

हम अनुकूली ट्रायल डिज़ाइन में विशेषज्ञ हैं जो कुल अवधि और लागत को कम करते हुए मिड-ट्रायल में नमूना आकार, खुराक रणनीतियों और रोगी नामांकन मानदंडों को कुशलतापूर्वक समायोजित करने के लिए संचित डेटा का उपयोग करते हैं। [Causal Forest विधियों](/research#heterogeneous-treatment-effects) का उपयोग करके उपसमूह विश्लेषण उन रोगी आबादी को प्रकट करता है जिन्हें उपचार से सबसे अधिक लाभ होने की संभावना है, जो सटीक चिकित्सा दृष्टिकोणों को सक्षम बनाता है। [विषम उपचार प्रभाव अनुमान](/research#debiased-ml-cate) न केवल औसत प्रभावकारिता बल्कि यह भी पहचानता है कि कौन सी रोगी विशेषताएं प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करती हैं, पोस्ट-मार्केटिंग वास्तविक-विश्व साक्ष्य उत्पादन के लिए महत्वपूर्ण। हम सांख्यिकीय सुविधा के बजाय कारण-कारक सिद्धांत में आधारित बहु-आरोपण रणनीतियों के माध्यम से लापता डेटा को संभालते हैं।

हमारे प्लेटफॉर्म का लाभ उठाने वाली फार्मास्यूटिकल कंपनियां अनुकूली खुराक और नामांकन रणनीतियों के माध्यम से रोगी परिणामों में सुधार करते हुए ट्रायल समयसीमा को काफी कम कर सकती हैं। नियामक सबमिशन उपसमूहों में उपचार प्रभावों के पारदर्शी, वैज्ञानिक रूप से कठोर विश्लेषण से लाभान्वित होते हैं। पोस्ट-मार्केट निगरानी और वास्तविक-विश्व साक्ष्य कार्यक्रम स्वचालित रूप से यह पता लगाकर स्केल करते हैं कि कौन सी रोगी आबादी उपचार से सबसे अधिक लाभ का अनुभव करती है।

हमारे समाधान क्लिनिकल डेटा सिस्टम के साथ एकीकृत होते हैं और पूर्ण FDA-अनुपालक ऑडिट ट्रेल और दस्तावेज़ीकरण बनाए रखते हैं।