임상 시험

임상 시험 설계와 분석은 가장 높은 수준의 통계적 엄격함과 인과 추론을 요구합니다. 저희 플랫폼은 현대 계량경제학 및 머신러닝 방법을 도입하여 시험이 요구하는 규제적 무결성을 유지하면서 신약 개발을 가속화합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

저희는 축적되는 데이터를 사용하여 시험 중간에 표본 크기, 용량 전략, 환자 등록 기준을 효율적으로 조정하는 적응형 시험 설계를 전문으로 하여 총 기간과 비용을 줄입니다. [인과 포레스트 방법](/research#heterogeneous-treatment-effects)을 사용한 하위 그룹 분석은 치료에서 가장 많은 혜택을 받을 가능성이 높은 환자 집단을 밝혀 정밀 의학 접근을 가능하게 합니다. [이질적 처리 효과 추정](/research#debiased-ml-cate)은 평균 효능뿐만 아니라 어떤 환자 특성이 반응을 예측하는지 식별하며, 이는 시판 후 실제 증거 생성에 중요합니다. 저희는 통계적 편의가 아닌 인과 이론에 기반한 다중 대체 전략을 통해 결측 데이터를 처리합니다.

저희 플랫폼을 활용하는 제약 회사는 적응형 용량 및 등록 전략을 통해 환자 결과를 개선하면서 시험 일정을 크게 단축할 수 있습니다. 규제 제출은 하위 그룹 전반에 걸친 처리 효과의 투명하고 과학적으로 엄격한 분석의 혜택을 받습니다. 시판 후 감시 및 실제 증거 프로그램은 치료에서 가장 큰 혜택을 경험하는 환자 집단을 자동으로 감지하여 확장됩니다.

저희 솔루션은 임상 데이터 시스템과 통합되며 완전한 FDA 준수 감사 추적 및 문서화를 유지합니다.