Фармацевтика өнеркәсібі
Дәрі-дәрмекті әзірлеу мерзімдері мен реттеуші мақұлдау статистикалық қатаңдық пен себептік дәлелдермен шектелген. Біздің платформа заманауи себептік қорытындылауды тікелей клиникалық сынақ дизайнына, талдауға және нарықтан кейінгі дәлелдер жасауға әкелу арқылы екеуін де жеделдетеді.
Біз қолданамызCausal Machine Learningсаласында инновацияны ынталандыру үшін Фармацевтика өнеркәсібі.
Ерте кезеңдегі зерттеулерде себептік ашу алгоритмдері қандай молекулалық жолдар мақсатқа қарсы тиімділікті шынымен тудыратынын анықтауға көмектеседі, жетекші қосылыстарды таңдауды жеделдетеді. Клиникалық сынақ дизайны жинақталған деректерге негізделген үлгі өлшемдері мен тіркеуді реттейтін адаптивті әдістерден пайда көреді, статистикалық қуатты сақтай отырып зерттеудің жалпы ұзақтығын қысқартады. Ішкі топ талдауы және [гетерогенді емдеу әсерін бағалау](/research#heterogeneous-treatment-effects) пайда көру ықтималдығы жоғары науқас популяцияларын анықтайды, бұл нақты медицина позициялау және нарықтан кейінгі жапсырма талаптары үшін өте маңызды. Нақты дүние дәлелдері бағдарламалары ұзақ мерзімді нәтижелерді бақылау және сирек жанама құбылыстарды анықтау үшін бақылау денсаулық деректеріне себептік қорытындылауды пайдаланады, дәстүрлі эпидемиологиялық зерттеулерді жылдар бойы күтпей-ақ кешенді қауіпсіздік профильдерін жасайды.
Біздің платформаны пайдаланатын фарма компаниялары адаптивті дизайндар арқылы әзірлеу мерзімдерін айтарлықтай қысқартып, сынақ шығындарын азайта алады, тиімділік талаптарын қолдайтын күшті дәлелдермен нарыққа шығады. Реттеуші өзара әрекеттесулер тегісірек, өйткені себептік талдаулар FDA қараңыздығына төтеп береді. Коммерциялық командаларда мақсатты нарыққа шығу стратегиялары үшін ғылыми қатаң ішкі топ дәлелдері бар. Нақты дүние дәлелдері мүмкіндіктері жапсырма кеңейтуді қолдайды және сараптамадан өткен дәлелдермен тиімділік сын-тегеуріндерінен қорғайды.
Біз клиникалық сынақ бағдарламалық жасақтамасымен, EHR жүйелерімен және реттеуші ұсыну жұмыс процестерімен үздіксіз интеграцияланатын шешімдер ұсынамыз.
Біздіңәдістемеміз
Секторлық талдау
Сіздің салаңыздың бірегей сын-тегеуріндері мен мүмкіндіктерін терең түсіну.
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.
Себептік әсерге 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
