臨床試験

臨床試験のデザインと分析には、統計的厳密性と因果推論の最高基準が求められます。当社のプラットフォームは、試験が必要とする規制の完全性を維持しながら、創薬開発を加速するための現代的な計量経済学および機械学習手法を提供します。

当社は因果機械学習を活用して複雑なビジネス課題を解決します。

当社は、蓄積データを使用して試験中にサンプルサイズ、投与戦略、患者登録基準を効率的に調整する適応試験デザインを専門としており、総期間とコストを削減します。[因果フォレスト手法](/research#heterogeneous-treatment-effects)を使用したサブグループ分析は、治療から最も利益を得る可能性の高い患者集団を明らかにし、精密医療アプローチを可能にします。[異質性処置効果推定](/research#debiased-ml-cate)は、平均的な有効性だけでなく、反応を予測する患者特性を特定し、市販後の実世界エビデンス生成に不可欠です。欠損データは、統計的な便宜だけでなく因果理論に基づいた多重代入戦略で処理します。

当社のプラットフォームを活用する製薬会社は、適応的な投与と登録戦略を通じて患者の転帰を改善しながら、試験期間を大幅に短縮できます。規制提出は、サブグループ間の処置効果の透明で科学的に厳密な分析の恩恵を受けます。市販後監視と実世界エビデンスプログラムは、治療から最大の利益を得る患者集団を自動的に検出することでスケールします。

当社のソリューションは、臨床データシステムと統合され、完全なFDA準拠の監査証跡とドキュメントを維持します。