Klinikai vizsgálatok

A klinikai vizsgálat tervezése és elemzése a legmagasabb szintű statisztikai szigorúságot és okozati következtetést követeli meg. Platformunk modern ökonometriai és gépi tanulási módszereket hoz a gyógyszerfejlesztés felgyorsításához, miközben fenntartja a vizsgálatok által megkövetelt szabályozási integritást.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Adaptív vizsgálati tervezésekre specializálódunk, amelyek a felhalmozódó adatokat használják a mintaméretek, adagolási stratégiák és beteg besorolási kritériumok hatékony, vizsgálat közbeni módosításához, csökkentve az összidőtartamot és költséget. Az alcsoportelemzés [okozati erdő módszerekkel](/research#heterogeneous-treatment-effects) feltárja azokat a betegpopulációkat, amelyek legvalószínűbben profitálnak a kezelésből, lehetővé téve a precíziós orvoslási megközelítéseket. A [heterogén kezelési hatás becslés](/research#debiased-ml-cate) nem csak az átlagos hatékonyságot azonosítja, hanem azt is, mely betegjellemzők jelzik előre a választ, ami kritikus a forgalomba hozatal utáni valós bizonyítékok generálásához. A hiányzó adatokat többszörös imputációs stratégiákkal kezeljük, amelyek okozati elméletben gyökereznek, nem csak statisztikai kényelemben.

Platformunkat kihasználó gyógyszeripari vállalatok jelentősen csökkenthetik a vizsgálati időtartamokat, miközben javítják a betegeredményeket adaptív adagolási és besorolási stratégiákkal. A szabályozói beadványok profitálnak az átlátható, tudományosan szigorú kezelési hatás elemzésekből az alcsoportok között. A forgalomba hozatal utáni felügyelet és valós bizonyíték programok skálázódnak azáltal, hogy automatikusan észlelik, mely betegpopulációk tapasztalják a legnagyobb hasznot a kezelésből.

Megoldásaink integrálódnak a klinikai adatrendszerekkel és teljes FDA-megfelelő audit nyomvonalakat és dokumentációt tartanak fenn.