Klinicka ispitivanja
Dizajn i analiza klinickih ispitivanja zahtijevaju najvise standarde statisticke rigoroznosti i kauzalne inferencije. Nasa platforma donosi moderne ekonometrijske metode i metode strojnog ucenja za ubrzanje razvoja lijekova uz odrzavanje regulatorne integriteta koji ispitivanja zahtijevaju.
PrimjenjujemoCausal Machine Learningza rjesavanje slozenih poslovnih izazova.
Specijalizirani smo za adaptivne dizajne ispitivanja koji koriste nakupljene podatke za ucinkovito prilagodavanje velicina uzoraka, strategija doziranja i kriterija ukljucivanja pacijenata sredinom ispitivanja, smanjujuci ukupno trajanje i trosak. Analiza podskupina koristenjem [metoda kauzalnih suma](/research#heterogeneous-treatment-effects) otkriva populacije pacijenata koje najvjerojatnije profitiraju od lijecenja, omogucujuci pristupe precizne medicine. [Procjena heterogenih ucinaka tretmana](/research#debiased-ml-cate) identificira ne samo prosjecnu ucinkovitost vec koje karakteristike pacijenata predvidaju odgovor, sto je kriticno za generiranje dokaza iz stvarnog svijeta nakon stavljanja na trziste. Rukujemo nedostajucim podacima kroz strategije visestruke imputacije utemeljene na kauzalnoj teoriji, ne samo statistickoj pogodnosti.
Farmaceutske tvrtke koje koriste nasu platformu mogu znacajno skratiti rokove ispitivanja uz poboljsanje ishoda za pacijente kroz adaptivne strategije doziranja i ukljucivanja. Regulatorne prijave profitiraju od transparentne, znanstveno rigorozne analize ucinaka tretmana u podskupinama. Programi nadzora nakon stavljanja na trziste i dokazi iz stvarnog svijeta skaliraju automatskim otkrivanjem koje populacije pacijenata dozivljavaju najvecu korist od lijecenja.
Nase solucije integriraju se sa sustavima klinickih podataka i odrzavaju potpune revizijske tragove i dokumentaciju uskladenu s FDA.
Nasametodologija
Sinteza podataka
Integriramo vase postojece izvore podataka za izgradnju sveobuhvatne analiticke osnove.
Kauzalna analiza
Koristenje Double Machine Learning za identificiranje pravih odnosa uzroka i posljedice.
Strateska simulacija
Modelirajte razlicite scenarije za predvidanje utjecaja vasih odluka.
Operativna skala
Implementirajte modele spremne za produkciju koji se integriraju s vasim postojecim sustavima.
Spremni zapoceti?
Nas tim kombinira najnovija istrazivanja s prakticnom implementacijom.
Kontaktirajte nasEdukacija o Causal AI
Savladajte DoubleML okvir s nasim strucnim tecajevima.
DoubleML otvoreni kod
Istrazite nase Python i R pakete na GitHub.
“Majstorstvo je prijelaz od predvidanja sto se dogada do razumijevanja zasto se mora dogoditi.”
Pouzdani partner industriji
