Farmacijos pramonė

Ankstyvojo etapo tyrimuose priežastingumo atradimo algoritmai padeda nustatyti, kurie molekuliniai keliai iš tikrųjų skatina efektyvumą prieš taikinį, pagreitindami pirmaujančių junginių atranką. Klinikinių tyrimų dizainas naudojasi adaptyviais metodais, kurie koreguoja imties dydžius ir įtraukimą pagal kaupiamus duomenis, sumažindami bendrą tyrimo trukmę, išlaikydami statistinę galią. Pogrupės analizė ir [heterogeninių poveikių vertinimas](/research#heterogeneous-treatment-effects) nustato pacientų populiacijas, kurios labiausiai tikėtina gaus naudą, kritiška tiksliosios medicinos pozicionavimui ir po-rinkos etiketės teiginiams. Realaus pasaulio įrodymų programos naudoja priežastinę išvadą stebėjimo sveikatos duomenims, sekdamos ilgalaikius rezultatus ir aptikdamos retus nepageidaujamus įvykius, kurdamos išsamius saugumo profilius be metų laukimo tradicinių epidemiologinių studijų.

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.