Trial Clinici
La progettazione e l'analisi dei trial clinici richiedono i più alti standard di rigore statistico e inferenza causale. La nostra piattaforma porta metodi moderni econometrici e di machine learning per accelerare lo sviluppo dei farmaci mantenendo l'integrità regolatoria che i trial richiedono.
Applichiamo ilCausal Machine Learningper risolvere sfide aziendali complesse.
Siamo specializzati in design di trial adattivi che utilizzano dati accumulati per regolare efficientemente dimensioni del campione, strategie di dosaggio e criteri di arruolamento dei pazienti durante il trial, riducendo durata e costi totali. L'analisi dei sottogruppi utilizzando [metodi di causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) rivela le popolazioni di pazienti più propense a beneficiare del trattamento, consentendo approcci di medicina di precisione. [La stima degli effetti eterogenei del trattamento](/research#debiased-ml-cate) identifica non solo l'efficacia media ma quali caratteristiche del paziente predicono la risposta, critico per la generazione di evidenze real-world post-marketing. Gestiamo i dati mancanti attraverso strategie di imputazione multipla fondate sulla teoria causale, not sulla mera convenienza statistica.
Le aziende farmaceutiche che sfruttano la nostra piattaforma possono ridurre sostanzialmente le tempistiche dei trial migliorando i risultati per i pazienti attraverso strategie di dosaggio e arruolamento adattive. Le submission regolatorie beneficiano di un'analisi trasparente e scientificamente rigorosa degli effetti del trattamento tra i sottogruppi. I programmi di sorveglianza post-market ed evidenze real-world scalano rilevando automaticamente quali popolazioni di pazienti sperimentano il maggior beneficio dal trattamento.
Le nostre soluzioni si integrano con i sistemi di dati clinici e mantengono audit trail e documentazione completamente conformi alla FDA.
La NostraMetodologia
Sintesi dei Dati
Integriamo le Sue fonti dati esistenti per costruire una base analitica completa.
Analisi Causale
Utilizzo del Double Machine Learning per identificare le vere relazioni causa-effetto.
Simulazione Strategica
Modellazione di diversi scenari per prevedere l'impatto delle Sue decisioni.
Scala Operativa
Distribuzione di modelli pronti per la produzione che si integrano con i Suoi sistemi esistenti.
Pronto per Iniziare?
Il nostro team combina ricerca all'avanguardia con implementazione pratica.
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“La padronanza è il passaggio dal prevedere cosa accade al comprendere perché deve accadere.”
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