Farmaceutska industrija

U istrazivanju rane faze, algoritmi kauzalnog otkrivanja pomazu identificirati koji molekularni putovi zaista pokrecu ucinkovitost protiv cilja, ubrzavajuci odabir vodecih spojeva. Dizajn klinickih ispitivanja profitira od adaptivnih metoda koje prilagodavaju velicine uzoraka i ukljucivanje na temelju akumuliranih podataka, smanjujuci ukupno trajanje studije uz odrzavanje statisticke snage. Analiza podskupina i [procjena heterogenih ucinaka tretmana](/research#heterogeneous-treatment-effects) identificiraju populacije pacijenata koje ce najvjerojatnije profitirati, sto je kriticno za pozicioniranje precizne medicine i tvrdnje o oznaci nakon stavljanja na trziste. Programi dokaza iz stvarnog svijeta koriste kauzalnu inferenciju na opservacijskim zdravstvenim podacima za pracenje dugorocnih ishoda i otkrivanje rijetkih nuspojava, stvarajuci sveobuhvatne sigurnosne profile bez cekanja godina na tradicionalne epidemioloske studije.

Farmaceutske tvrtke koje koriste nasu platformu mogu znacajno skratiti rokove razvoja i smanjiti troskove ispitivanja kroz adaptivne dizajne, dolazeci na trziste s jacim dokazima koji podupiru tvrdnje o ucinkovitosti. Regulatorne interakcije su glađe jer kauzalne analize izdrzavaju nadzor FDA-e. Komercijalni timovi imaju znanstveno rigorozne dokaze podskupina za ciljane strategije izlaska na trziste. Mogucnosti dokaza iz stvarnog svijeta podupiru prosirenje oznaka i brane protiv izazova ucinkovitosti s recenziranim dokazima.

Pruzamo solucije koje se besprijekorno integriraju sa softverom za klinicka ispitivanja, EHR sustavima i radnim tijekovima regulatorne prijave.