Clinical Trials

Desain and analisis uji klinis menuntut standar tertinggi ketelitian statistik and causal inference. Platform kami membawa metode ekonometrik and machine learning modern untuk mempercepat pengembangan obat sambil mempertahankan integritas regulasi yang dibutuhkan uji coba.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Kami mengkhususkan diri dalam desain uji adaptif yang menggunakan data yang terakumulasi untuk secara efisien menyesuaikan ukuran sampel, strategi dosis, and kriteria pendaftaran pasien di tengah uji coba, mengurangi total durasi and biaya. Analisis subgrup menggunakan [metode causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) mengungkapkan populasi pasien yang paling mungkin mendapat manfaat dari pengobatan, memungkinkan pendekatan precision medicine. [Estimasi efek perlakuan heterogen](/research#debiased-ml-cate) mengidentifikasi tidak hanya kemanjuran rata-rata tetapi karakteristik pasien mana yang memprediksi respons, kritis untuk generasi bukti dunia nyata pasca-pemasaran. Kami menangani data yang hilang melalui strategi multiple imputation yang didasarkan pada teori kausal, bukan hanya kenyamanan statistik.

Perusahaan farmasi yang memanfaatkan platform kami dapat secara substansial mengurangi timeline uji coba sambil meningkatkan hasil pasien melalui strategi dosis and pendaftaran adaptif. Pengajuan regulasi mendapat manfaat dari analisis yang transparan and ketat secara ilmiah tentang efek perlakuan di berbagai subgrup. Program pengawasan pasca-pasar and bukti dunia nyata berkembang dengan secara otomatis mendeteksi populasi pasien mana yang mengalami manfaat terbesar dari pengobatan.

Solusi kami terintegrasi dengan sistem data klinis and mempertahankan jejak audit and dokumentasi penuh yang sesuai dengan FDA.