제약 산업

초기 연구에서 인과 발견 알고리즘은 실제로 표적에 대한 효능을 유도하는 분자 경로를 식별하여 선도 화합물 선택을 가속화합니다. 임상 시험 설계는 축적되는 데이터를 기반으로 표본 크기와 등록을 조정하는 적응형 방법의 혜택을 받아 통계적 검정력을 유지하면서 총 연구 기간을 단축합니다. 하위 그룹 분석과 [이질적 처리 효과 추정](/research#heterogeneous-treatment-effects)은 혜택을 받을 가능성이 가장 높은 환자 집단을 식별하며, 이는 정밀 의학 포지셔닝 및 시판 후 라벨 주장에 중요합니다. 실제 증거 프로그램은 관찰적 건강 데이터에 대한 인과 추론을 활용하여 장기 결과를 추적하고 희귀 이상 반응을 감지하여 전통적인 역학 연구를 수년간 기다리지 않고 포괄적인 안전성 프로필을 생성합니다.

저희 플랫폼을 사용하는 제약 회사는 적응형 설계를 통해 개발 일정을 크게 단축하고 시험 비용을 낮추며, 효능 주장을 뒷받침하는 더 강력한 증거로 시장에 진출할 수 있습니다. 인과적 분석이 FDA 심사에 견딜 수 있기 때문에 규제 상호작용이 원활해집니다. 상업 팀은 타겟팅된 시장 진출 전략을 위한 과학적으로 엄격한 하위 그룹 증거를 갖습니다. 실제 증거 역량은 동료 심사 증거로 라벨 확장을 지원하고 효능 문제에 대항합니다.

저희는 임상 시험 소프트웨어, EHR 시스템, 규제 제출 워크플로우와 원활하게 통합되는 솔루션을 제공합니다.