Клиникалық сынақтар
Клиникалық сынақтарды жобалау мен талдау статистикалық қатаңдық пен себептік қорытындылаудың ең жоғары стандарттарын талап етеді. Біздің платформа сынақтар талап ететін реттеу тұтастығын сақтай отырып дәрі-дәрмекті әзірлеуді жеделдету үшін заманауи эконометриялық және машиналық оқыту әдістерін әкеледі.
Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.
Біз жалпы ұзақтығы мен құнын азайта отырып, сынақ ортасында үлгі өлшемдерін, дозалау стратегияларын және науқасты тіркеу критерийлерін тиімді түрде реттеу үшін жинақталған деректерді пайдаланатын адаптивті сынақ дизайндарына маманданамыз. [Себептік орман әдістерін](/research#heterogeneous-treatment-effects) қолданатын ішкі топ талдауы емдеуден пайда көру ықтималдығы жоғары науқас популяцияларын ашады, нақты медицина тәсілдерін қамтамасыз етеді. [Гетерогенді емдеу әсерін бағалау](/research#debiased-ml-cate) тек орташа тиімділікті ғана емес, сонымен қатар қандай науқас сипаттамалары жауапты болжайтынын анықтайды, бұл нарықтан кейінгі нақты дүние дәлелдерін жасау үшін өте маңызды. Біз жетіспейтін деректерді тек статистикалық ыңғайлылықпен емес, себептік теорияға негізделген бірнеше импутация стратегиялары арқылы өңдейміз.
Біздің платформаны пайдаланатын фармацевтика компаниялары адаптивті дозалау және тіркеу стратегиялары арқылы науқас нәтижелерін жақсарта отырып сынақ мерзімдерін айтарлықтай қысқарта алады. Реттеуші ұсыныстар ішкі топтар бойынша емдеу әсерлерінің мөлдір, ғылыми қатаң талдауынан пайда көреді. Нарықтан кейінгі бақылау және нақты дүние дәлелдері бағдарламалары емдеуден қай науқас популяциялары ең көп пайда көретінін автоматты түрде анықтау арқылы масштабталады.
Біздің шешімдер клиникалық деректер жүйелерімен интеграцияланады және толық FDA-сәйкес аудит іздері мен құжаттамасын сақтайды.
Біздіңәдістемеміз
Деректер синтезі
Біз сіздің бар деректер көздеріңізді кешенді аналитикалық негіз құру үшін интеграциялаймыз.
Себептік талдау
Шынайы себеп-салдар қатынастарын анықтау үшін Double Machine Learning пайдалану.
Стратегиялық модельдеу
Шешімдеріңіздің әсерін болжау үшін әртүрлі сценарийлерді модельдеу.
Операциялық масштаб
Сіздің бар жүйелеріңізбен интеграцияланатын өндіріске дайын модельдерді орналастыру.
Бастауға дайынсыз ба?
Біздің команда озық зерттеулерді практикалық іске асырумен біріктіреді.
Бізбен байланысыңызCausal AI оқытуы
Біздің сарапшы басқаратын курстармен DoubleML фреймворкін меңгеріңіз.
DoubleML ашық бастапқы коды
GitHub-тағы Python және R пакеттерімізді зерттеңіз.
“Шеберлік – бұл не болатынын болжаудан неге солай болуы керектігін түсінуге өту.”
Сала көшбасшылары сенеді
