Industria Farmaceutica

Nella ricerca early-stage, gli algoritmi di scoperta causale aiutano a identificare quali pathway molecolari guidano effettivamente l'efficacia contro un target, accelerando la selezione dei composti lead. Il design dei trial clinici beneficia di metodi adattivi che regolano le dimensioni del campione e l'arruolamento basandosi sui dati accumulati, riducendo la durata totale dello studio mantenendo la potenza statistica. L'analisi dei sottogruppi e [la stima degli effetti eterogenei del trattamento](/research#heterogeneous-treatment-effects) identificano le popolazioni di pazienti più propense a beneficiare, critico per il posizionamento nella medicina di precisione e i claim di etichetta post-market. I programmi di evidenze real-world sfruttano l'inferenza causale su dati sanitari osservazionali per tracciare i risultati a lungo termine e rilevare eventi avversi rari, creando profili di sicurezza completi senza attendere anni per studi epidemiologici tradizionali.

Le aziende farmaceutiche che utilizzano la nostra piattaforma possono ridurre sostanzialmente le tempistiche di sviluppo e abbassare i costi dei trial attraverso design adattivi, raggiungendo il mercato con evidenze più forti a supporto dei claim di efficacia. Le interazioni regolatorie sono più fluide perché le analisi causali resistono allo scrutinio della FDA. I team commerciali hanno evidenze sui sottogruppi scientificamente rigorose per strategie di go-to-market mirate. Le capacità di evidenze real-world supportano l'espansione dell'etichetta e difendono contro le sfide di efficacia con evidenze peer-reviewed.

Forniamo soluzioni che si integrano perfettamente con software per trial clinici, sistemi EHR e workflow di submission regolatoria.