Klinikiniai tyrimai

Klinikinių tyrimų dizainas ir analizė reikalauja aukščiausių statistinio griežtumo ir priežastinės išvados standartų. Mūsų platforma atneša šiuolaikinius ekonometrinius ir mašininio mokymosi metodus, kad paspartintų vaistų kūrimą, išlaikydama reguliacinį vientisumą, kurio reikalauja tyrimai.

Taikomepriežastinį mašininį mokymąsisudėtingų verslo iššūkių sprendimui.

Specializuojamės adaptyvių tyrimų dizainuose, kurie naudoja kaupiamus duomenis efektyviai koreguoti imties dydžius, dozavimo strategijas ir pacientų įtraukimo kriterijus tyrimo metu, sumažindami bendrą trukmę ir kaštus. Pogrupės analizė, naudojanti [priežastinių miškų metodus](/research#heterogeneous-treatment-effects), atskleidžia pacientų populiacijas, kurios labiausiai tikėtina gaus naudą iš gydymo, leisdama tiksliosios medicinos metodams. [Heterogeninių poveikių vertinimas](/research#debiased-ml-cate) nustato ne tik vidutinį efektyvumą, bet ir kurios pacientų charakteristikos prognozuoja reakciją, kritiška po-rinkodaros realaus pasaulio įrodymų generavimui. Trūkstamus duomenis tvarkome per dauginius imputacijos metodus, pagrįstus priežastine teorija, o ne tik statistiniu patogumu.

Farmacijos įmonės, naudojančios mūsų platformą, gali ženkliai sutrumpinti kūrimo terminus ir sumažinti tyrimų kaštus per adaptyvius dizainus, patekdamos į rinką su stipresniais įrodymais, palaikančiais efektyvumo teiginius. Reguliacinės sąveikos yra sklandesnės, nes priežastinės analizės atlaiko FDA kritišką vertinimą. Komercinės komandos turi moksliškai griežtus pogrupių įrodymus tikslinėms "go-to-market" strategijoms. Realaus pasaulio įrodymų galimybės palaiko etiketės plėtrą ir gina nuo efektyvumo iššūkių su recenzuotais įrodymais.

Teikiame sprendimus, kurie sklandžiai integruojasi su klinikinių tyrimų programine įranga, elektroninių sveikatos įrašų sistemomis ir reguliacinių pateikimų darbo eigomis.