Industri Farmasi

Dalam penelitian tahap awal, algoritma causal discovery membantu mengidentifikasi jalur molekuler mana yang benar-benar mendorong kemanjuran terhadap target, mempercepat pemilihan senyawa utama. Desain uji klinis mendapat manfaat dari metode adaptif yang menyesuaikan ukuran sampel and pendaftaran berdasarkan data yang terakumulasi, mengurangi total durasi studi sambil mempertahankan kekuatan statistik. Analisis subgrup and [estimasi efek perlakuan heterogen](/research#heterogeneous-treatment-effects) mengidentifikasi populasi pasien yang paling mungkin mendapat manfaat, kritis untuk positioning precision medicine and klaim label pasca-pasar. Program bukti dunia nyata memanfaatkan causal inference pada data kesehatan observasional untuk melacak hasil jangka panjang and mendeteksi efek samping yang jarang, menciptakan profil keselamatan yang komprehensif tanpa menunggu bertahun-tahun untuk studi epidemiologi tradisional.

Perusahaan farmasi yang menggunakan platform kami dapat secara substansial mengurangi timeline pengembangan and menurunkan biaya uji coba melalui desain adaptif, mencapai pasar dengan bukti yang lebih kuat yang mendukung klaim kemanjuran. Interaksi regulasi lebih lancar karena analisis kausal tahan terhadap pengawasan FDA. Tim komersial memiliki bukti subgrup yang ketat secara ilmiah untuk strategi go-to-market yang ditargetkan. Kemampuan bukti dunia nyata mendukung perluasan label and mempertahankan terhadap tantangan kemanjuran dengan bukti peer-reviewed.

Kami menyediakan solusi yang terintegrasi secara mulus dengan perangkat lunak uji klinis, sistem EHR, and alur kerja pengajuan regulasi.