फार्मास्यूटिकल उद्योग

प्रारंभिक चरण के शोध में, Causal Discovery एल्गोरिदम यह पहचानने में मदद करते हैं कि कौन से आणविक मार्ग वास्तव में लक्ष्य के खिलाफ प्रभावकारिता को चलाते हैं, लीड कंपाउंड चयन में तेजी लाते हैं। क्लिनिकल ट्रायल डिज़ाइन अनुकूली विधियों से लाभान्वित होता है जो संचित डेटा के आधार पर नमूना आकार और नामांकन को समायोजित करते हैं, सांख्यिकीय शक्ति बनाए रखते हुए कुल अध्ययन अवधि को कम करते हैं। उपसमूह विश्लेषण और [विषम उपचार प्रभाव अनुमान](/research#heterogeneous-treatment-effects) उन रोगी आबादी की पहचान करते हैं जिन्हें सबसे अधिक लाभ होने की संभावना है, सटीक चिकित्सा स्थिति और पोस्ट-मार्केट लेबल दावों के लिए महत्वपूर्ण। वास्तविक-विश्व साक्ष्य कार्यक्रम दीर्घकालिक परिणामों को ट्रैक करने और दुर्लभ प्रतिकूल घटनाओं का पता लगाने के लिए अवलोकन संबंधी स्वास्थ्य डेटा पर Causal Inference का लाभ उठाते हैं, पारंपरिक महामारी विज्ञान अध्ययनों की वर्षों तक प्रतीक्षा किए बिना व्यापक सुरक्षा प्रोफाइल बनाते हैं।

हमारे प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाली फार्मा कंपनियां विकास समयसीमा को काफी कम कर सकती हैं और अनुकूली डिज़ाइन के माध्यम से ट्रायल लागत कम कर सकती हैं, प्रभावकारिता दावों का समर्थन करने वाले मजबूत साक्ष्यों के साथ बाजार में पहुंच सकती हैं। नियामक इंटरैक्शन आसान होते हैं क्योंकि कारण-कारक विश्लेषण FDA जांच का सामना करते हैं। वाणिज्यिक टीमों के पास लक्षित गो-टू-मार्केट रणनीतियों के लिए वैज्ञानिक रूप से कठोर उपसमूह साक्ष्य होते हैं। वास्तविक-विश्व साक्ष्य क्षमताएं लेबल विस्तार का समर्थन करती हैं और सहकर्मी-समीक्षित साक्ष्यों के साथ प्रभावकारिता चुनौतियों से बचाव करती हैं।

हम ऐसे समाधान प्रदान करते हैं जो क्लिनिकल ट्रायल सॉफ्टवेयर, EHR सिस्टम और नियामक सबमिशन वर्कफ्लो के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होते।